MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W809783253 · doi:10.1093/czoolo/56.1.109

Assessing feeding competition between lake whitefish Coregonus clupeaformis and round whitefish Prosopium cylindraceum

2010· article· en· W809783253 sur OpenAlexaff
Andrew J. Macpherson, John A. Holmes, Andrew M. Muir, David L. G. Noakes

Notice bibliographique

RevueCurrent Zoology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphFisheries and Oceans CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoregonus clupeaformisFisheryPredationCoregonusBiologyEcologyGeneralist and specialist speciesCompetition (biology)Lake ecosystemBayHabitatGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We collected lake whitefish Coregonus clupeaformis and round whitefish Prosopium cylindraceum from the main basin of Lake Huron and Georgian Bay in the Laurentian Great Lakes of North America to investigate details of diet and feeding tactics of these species in different seasons. Lake whitefish supports important commercial fisheries in Lake Huron and both species make use of habitats near the Bruce Nuclear Power Development, on the eastern shore of Lake Huron. Most fish of both species showed generalist feeding behavior, but some lake whitefish appeared to show specialist prey selection. The invasive spiny water flea Bythotrephes longimanus was an important component of the diet of both species. There was considerable dietary overlap between the whitefish species, but the ecological implications of these dietary overlaps are mitigated by the fact that dominant prey species differed in most seasons. We conclude that the potential for ecologically significant interactions between lake whitefish and round whitefish resulting from competition for similar benthic food resources in the main basin of Lake Huron is probably low.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent ZoologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207