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Enregistrement W7117576879 · doi:10.5061/dryad.xwdbrv1sc

Floods connect tropical river-floodplain food webs but shrink fish community isotopic trophic niches

2025· dataset· en· W7117576879 sur OpenAlexaff
Colton Perna, Luke McPhan, Timothey Jardine, Lauren Meyer, Keller Kopf

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological nicheFlood mythFloodplainNicheTrophic levelWetlandMagnitude (astronomy)Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lateral connectivity between the floodplain and river channel is hypothesised to expand fish community isotopic trophic niches and increase overlap of river-floodplain food webs. To evaluate how flood magnitude influences trophic dynamics in a large tropical free-flowing river (Roper River, Australia), we measured community isotopic niches in low and high magnitude flood years in wetland and river habitats. Contrary to our hypothesis, isotopic niche area of the river fish community contracted following the high magnitude flood year, when compared to a low magnitude flood year. Wetland fishes maintained more similar niche space regardless of flood conditions, but showed the same pattern of contracting niche area following a large magnitude flood. Niche overlap was lowest for river low magnitude flood and wetland high magnitude flood and highest for river and wetland high magnitude flood. Our results suggest that river-floodplain fish communities exploit a wider isotopic range of food sources during low flood years, including enriched sources of potentially marine origin, while sharing abundant less diverse resources in high magnitude flood years. As water resources in tropical rivers are developed, our findings highlight the importance of conserving multiple dimensions of connectivity in riverine landscapes to maintain intact river-floodplain food webs.

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)0,003
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,266 · 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'admission1
Résumé présentoui

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