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Enregistrement W2036725293 · doi:10.1139/z99-195

Differences in tolerance to and recovery from zebra mussel (<i>Dreissena polymorpha</i>) fouling by <i>Elliptio complanata </i>and <i>Lampsilis radiata</i>

2000· article· en· W2036725293 sur OpenAlexvenueno aff
David E. Hallac, J. Ellen Marsden

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of Vermont
Mots-clésDreissenaZebra musselBiologyRadiataGlycogenMusselBivalviaMolluscaEcologyFisheryZoologyBotanyVigna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zebra mussels (Dreissena polymorpha) in Lake Champlain have colonized the shells of many native unionids, causing declines in their abundance. Periodically cleaning zebra mussels from unionids may be an effective conservation technique, if unionids can recover from the stress induced by zebra mussels. Efforts will need to target species that are most vulnerable to fouling and subsequent energetic losses. We used glycogen as a biochemical indicator of energetic stores to assess species-specific differences in tolerance to zebra mussels. There was no evidence that glycogen levels decreased as dreissenid/unionid mass ratios increased in Elliptio complanata. However, dreissenid/unionid mass ratios as low as 0.25 in Lampsilis radiata were correlated with a significant decline in glycogen content. The ability of these species to recover glycogen after zebra mussel removal and replacement in situ was also evaluated. Mussels were cleaned of zebra mussels and replaced in situ. After 10 weeks, cleaned, heavily fouled, and never-fouled (control) mussels were collected. Glycogen levels in fouled mussels were lower than in the control mussels, while glycogen levels in cleaned mussels did not differ from the control mussels. Results suggest that heavily fouled E. complanata and L. radiata can recover glycogen levels if cleaned of zebra mussels and that cleaning may be a viable option for unionid conservation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations25
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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