Characterizing the diet and habitat niches of coastal fish populations in the Beaufort Sea Tarium Niryutait Marine Protected Area
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the niche of coastal fish populations in the Beaufort Sea, stable isotopes (SI) and fatty acids (FA) were used to characterize species-specific niches, niche overlaps and resource partitioning (nicheROVER) of the Shingle Point fish populations. Fishes were grouped into three isotopic groups: marine, coastal, and freshwater (Ward’s clustering analysis), and five dietary groupings (using FA), where benthic feeding strategies were prevalent (correspondence analysis). Niche metrics were used to evaluate if total mercury (THg) could contribute complementary trophic information (residual permutation procedure (RPP)). Three THg groups (high, intermediate, low) were identified (boxplot analysis). High THg was identified in high trophic and benthic feeders, high THg ranges were observed in species with large niche sizes, high trophic feeding, and freshwater influences (RPP). The bioavailability of freshwater introduced THg to marine biota was assessed, however further research needs to be performed. Combining dietary indicators SI, FA, and THg, allowed for the characterization of the diet and habitat use of coastal fish populations, better understanding of the niches of these species, and developed baseline information for future monitoring in an MPA, as climate change continues to effect the Beaufort coastal environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».