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Enregistrement W1986525873 · doi:10.1139/cjz-2014-0215

The impact of dreissenid mussels on growth of the fragile papershell (<i>Leptodea</i> <i>fragilis</i>), the most abundant unionid species in Lake Erie

2014· article· en· W1986525873 sur OpenAlexvenueno aff
Robert A. Krebs, Elizabeth M. Barkett, Matthew T. Begley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCleveland State University
Mots-clésDreissenaBiologyZebra musselEcologyCompetition (biology)PopulationMusselInvasive speciesFisheryMolluscaBivalvia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrival of zebra mussels (Dreissena polymorpha (Pallas, 1771)) and subsequently quagga mussels (Dreissena bugensis Andrusov, 1897) (Dreissenidae) in the Great Lakes in the 1980s induced many changes, most notably the devastation of native freshwater mussel species. Recently, empty shells of the fragile papershell (Leptodea fragilis (Rafinesque, 1820)) have become common, particularly in the western basin of Lake Erie, suggesting that this fast-growing species may be increasing in numbers in the lake. To examine continued competition with dreissenids, shell age and length of L. fragilis were used to contrast lifespan and growth rate, estimated as the slope of age on shell length, for shells from two beach localities where byssal threads were present on most shells and two sites where dreissenids were rare or absent. Few recent shells from Lake Erie beaches exceeded 5 years of age, and byssal thread counts were more numerous on older shells. Growth and lifespan were estimated to be significantly lower where dreissenid mussels remained numerous than when measured either from historic collections along Lake Erie or from protected populations. Therefore, even for this early-reproducing species, competition from dreissenids may continue to interfere with growth and shorten lifespan, which are effects few other unionid species can likely tolerate sufficiently to sustain population growth.

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)0,000
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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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