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Enregistrement W1967861061 · doi:10.1046/j.1365-2427.2000.00641.x

Variation in growth rates of the zebra mussel, <i>Dreissena polymorpha</i>, within Lake Wawasee

2000· article· en· W1967861061 sur OpenAlexaff
David W. Garton, Ladd E. Johnson

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésDreissenaZebra musselMusselBivalviaMolluscaEcologyBiologyPopulationEnvironmental scienceFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Field experiments conducted in Lake Wawasee in 1995 and 1996 measured the response of shell growth of Dreissena polymorpha to environmental gradients. 2. Shell growth decreased with initial shell length in four mussel size classes ranging between 8 and 22 mm, and decreased with depth, with mussels in shallow water (&lt;4 m) having growth rates nearly twice those of mussels in deeper water (4–7 m). 3. Growth occurred early in the spring–summer period (May–June) with relatively little shell added later in the summer (July–September), and varied significantly among sites within Lake Wawasee, but not between the 2 years of this study. 4. Rank order of sites was consistent for both years implying that environmental conditions responsible for variation in shell growth were stable within Lake Wawasee. 5. Cage design did not have a significant effect on mussel shell growth nor did the distance of growth cages above the bottom (0.5–0.75 m above the bottom versus directly on the bottom). 6. This study demonstrates the sensitivity of adult mussel growth to subtle variation in environmental conditions occurring within and among lakes, with potential consequences for mussel population dynamics and community structure and function.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0410,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
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'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

Citations46
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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