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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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