The effect of settling velocity on the transport of mussel larvae in a cobble‐bed river: Water column and near‐bed turbulence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lay Abstract Simple transport models predict that the distance small organisms such as larvae “drift” downstream in rivers is determined by their settling velocity, the release height, and the stream velocity. However, natural turbulent conditions in a river may also affect the downstream transport and dispersion (spread) of larvae. The main goal of this study was to examine how stream velocity and larval settling velocity (Mucket [ Actinonaias ligamentina ] and the Wavy‐rayed Lampmussel [ Lampsilis fasciola ] differ by 2.5 times) affect the transport of freshwater unionid mussel larvae in the Grand River, Ontario, Canada. Larvae were released and captured in a series of nets downstream. Larval spread in rivers appeared to be strongly affected by stream flow conditions. Larvae were spread more rapidly with increased stream velocity likely due to increased turbulence in the water. Overall there was a good agreement between measured downstream decrease in capture of larvae and predictions from a 3‐dimensional advection–diffusion model that considered the spread due to hydrodynamics. However, in contrast to the predictions of simple transport models, differences in settling velocity had no detectable effect on the transport of larvae. Future studies are necessary to further explore the role of settling velocity and other factors under different stream flow conditions, which may also be important for dispersal of other organisms and particles.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle