Response of yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) in Oneida Lake, New York, to the establishment of zebra mussels (<i>Dreissena polymorpha</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We used long-term data on Oneida Lake, New York, to evaluate hypotheses about the effects of introduced zebra mussels (Dreissena polymorpha) on yellow perch (Perca flavescens). We detected no change in survival, diet, or numbers of young-of-the-year (YOY) yellow perch. YOY growth increased in association with zebra mussel introduc- tion and was marginally correlated with zooplankton size, which increased after zebra mussel introduction. Low num- bers of YOY in recent years did not explain their increased growth rate. The percentage of age 3 and older yellow perch that consumed zooplankton and benthos increased after zebra mussel introduction. Water clarity, which has increased since zebra mussel introduction, was inversely related to the percentage of the adult population with empty stomachs and positively related to the percentage that consumed benthos. The percentage of adult yellow perch that consumed zooplankton was positively related to zooplankton size. Despite the increase in percentage of adults consum- ing both types of invertebrate prey, we detected no changes in adult growth associated with zebra mussel introduction. This suggests that the principal effects of zebra mussels on yellow perch in Oneida Lake were not via benthic path- ways but through modifications of water clarity and zooplankton. Thus far, these effects have not been negative for the yellow perch population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 tête enseignante, 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 ».