Nutrient inputs versus piscivore biomass as the primary driver of reservoir food webs
Notice bibliographique
Résumé
We used an ecosystem-based modeling approach, Ecopath with Ecosim, to explore the relative importance of a top-down biotic management lever (top predator introduction) versus a bottom-up abiotic management lever (alteration of nutrient inputs) in regulating biomass in reservoir food webs. To do so, we modeled three Ohio reservoirs that varied in ecosystem productivity. For each, we simulated five hybrid striped bass (Morone chrysops × Morone saxatilis) (introduced top predator) biomass levels at three nutrient input levels (n = 15 simulations per reservoir). Nutrient inputs influenced the food web more than introduced predators within each reservoir. Further, across all three reservoirs, the impact of stocked hybrid striped bass on the equilibrium biomass of phytoplankton, prey fish (gizzard shad, Dorosoma cepedianum), and native top predators (e.g., largemouth bass, Micropterus salmoides) was <3%, <14%, and <20%, respectively, of the maximum impact of changes in nutrient inputs on these components. Thus, in mesotrophic to hypereutrophic reservoirs that are dominated by omnivorous gizzard shad, manipulating allochthonous inputs of nutrients offers agencies a more powerful means to regulate food web structure than manipulation of top predator biomass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».