Fish communities in coastal freshwater ecosystems: the role of the physical and chemical setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We explored how embayment watershed inputs, morphometry, and hydrology influence fish community structure among eight embayments located along the southeastern shoreline of Lake Ontario, New York, USA. Embayments differed in surface area and depth, varied in their connections to Lake Ontario and their watersheds, and drained watersheds representing a gradient of agricultural to forested land use. RESULTS: We related various physicochemical factors, including total phosphorus load, embayment area, and submerged vegetation, to differences in fish species diversity and community relative abundance, biomass, and size structure both among and within embayments. Yellow perch (Perca flavescens) and centrarchids numerically dominated most embayment fish communities. Biomass was dominated by piscivorous fishes including brown bullhead (Ameiurus nebulosus), bowfin (Amia calva), and northern pike (Esox lucius). Phosphorus loading influenced relative biomass, but not species diversity or relative abundance. Fish relative abundance differed among embayments; within embayments, fish abundance at individual sampling stations increased significantly with submerged vegetative cover. Relative biomass differed among embayments and was positively related to total phophorus loading and embayment area. Fish community size structure, based on size spectra analysis, differed among embayments, with the frequency of smaller-bodied fishes positively related to percent vegetation. CONCLUSION: The importance of total phosphorus loading and vegetation in structuring fish communities has implications for anthropogenic impacts to embayment fish communities through activities such as farming and residential development, reduction of cultural eutrophication, and shoreline development and maintenance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».