Indirect effects of metal-contamination on energetics of yellow perch (Perca flavescens) in Sudbury area lakes, resulting from food web simplification
Notice bibliographique
Résumé
Metal-contamination of lakes simplifies food webs and reduces the efficiency of energy transfer to top trophic organisms, such as yellow perch (Perca flavescens). Benthic invertebrate community composition and yellow perch diet, growth and activity levels from lakes along a metal-contamination gradient were used to assess the importance of a naturally diverse prey base for maintaining energy transfer to growing fish, and how this is disrupted by metal-contamination. As perch grow larger, they shift their diet to larger prey; otherwise, the activity costs of foraging for many, small prey, instead of a few large prey, become too high and the fish stop growing. Metal contaminated lakes have less diverse zoobenthic communities, particularly the lack of large bodied invertebrate taxa, forcing perch to rely on smaller benthic prey. Perch from metal-contaminated lakes display slow growth and poor condition during benthivory. Estimates of fish activity, using the activity of the glycolytic enzyme Lactate dehydrogenase in perch white muscle tissue as a proxy, suggest that diet shifts to larger prey lower activity costs and may explain how diet shifts maintain growth efficiency as perch grow larger. Perch from metal-contaminated lakes cannot benefit from the energetic advantages of switching to larger prey and thus exhibit poor growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».