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Enregistrement W7110058801 · doi:10.5061/dryad.6djh9w1bt

Dissolved organic carbon enhances terrestrial carbon pathways with limited effects on freshwater fish trophic position

2025· dataset· en· W7110058801 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensTrent UniversityLaurentian UniversityUniversité du Québec à Trois-RivièresWilfrid Laurier UniversitySt. Lawrence River Institute of Environmental SciencesUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésTrophic levelDissolved organic carbonPelagic zoneFood webFreshwater fishFreshwater ecosystemTrophic state indexBenthic zoneEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater ecosystems are affected by fluctuations in terrestrially derived dissolved organic carbon (DOC). Increased DOC runoff from watersheds can contribute to the "browning" of freshwater systems, altering water properties and disrupting food web dynamics, with potential impacts on fish. This study examined how carbon sources and the trophic ecology of temperate freshwater fishes varied with DOC concentrations. We used stable isotope ratios of carbon (δ¹³C) and nitrogen (δ¹⁵N) to trace carbon sources in organisms at low trophic levels and to assess the trophic ecology of six fish species from 70 lakes in Sweden, Germany, Canada, and the United States. We found that both pelagic and benthic δ¹³C decreased as DOC increased, suggesting higher reliance on terrestrial carbon by lower trophic level organisms. Fish responses to elevated DOC were limited to certain species. Mid-trophic level European perch (Perca fluviatilis) increased pelagic diet proportions, while top predators like northern pike (Esox Lucius) and walleye (Sander vitreus) showed non-linear shifts. Except for walleye, no effect of DOC was detected on fish trophic position. Our findings suggest that DOC alters energy use and diet but not trophic position in some freshwater fish.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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