Microdistribution of a torrential stream invertebrate: Are bottom‐up, top‐down, or hydrodynamic controls most important?
Notice bibliographique
Résumé
Lay Abstract In general, stream food webs consist of algae (periphyton; primary producers growing on rocks) that are consumed by grazing invertebrates, which are in turn preyed upon by a variety of predators. Many invertebrate grazers avoid predators by hiding under rocks during the daytime when visual predators like fish are active, or by seeking high‐velocity microhabitats where invertebrate predators cannot access them. We examined the food web in a mountain stream in the Rocky Mountains by placing marked rocks in the streambed and measuring the distributions of local bed shear stress (force per unit area across the bottom; τw), periphyton, and herbivorous invertebrates. Grazing mayfly larvae (Epeorus longimanus (Eaton)) were the only invertebrates (grazer or predator) found in large numbers on the upper surface of stones. τw increased from the upstream to the downstream portion of stones, and large numbers of Epeorus larvae (up to 1500 larvae per square meter) migrated to these areas nightly. More periphyton was found on rougher and higher areas of the stones. Larval density was positively related to stone surface roughness and topography and to a lesser extent with periphyton and τw. Reversing the stones in the streambed revealed that Epeorus larvae responded to near‐bed flows, rather than to periphyton or predators. Hydrodynamics can have important effects on stream ecosystems and their food webs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».