MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078296613 · doi:10.1111/fwb.12331

The influence of pre‐settlement and early post‐settlement processes on the adult distribution and relative dominance of two invasive mussel species

2014· article· en· W2078296613 sur OpenAlexafffund
Lisa A. Jones, Anthony Ricciardi

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDreissenaZebra musselBiologyBenthic zoneEcologyMusselDominance (genetics)Abundance (ecology)FisheryLarvaBivalviaMollusca

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The structure of a community is governed by a complex combination of processes whose relative importance varies over time and space. Larval dynamics, settlement and recruitment are thought to be important processes limiting adult abundance and distribution of benthic invertebrates with planktonic larvae. Two invasive molluscs with similar morphology and resource needs, the Eurasian zebra mussel Dreissena polymorpha and the quagga mussel Dreissena rostriformis bugensis , co‐occur in several North American lakes and rivers but often differ in their adult distribution over depth. Following establishment, the quagga mussel typically replaces the zebra mussel in abundance, particularly in deeper waters. A field sampling programme conducted over 3 years in a lotic system (the Soulanges Canal connected to the St. Lawrence River) examined the extent to which adult distribution and the differential dominance of these two species are determined by larval supply (i.e. larval abundance near settlement sites), settlement and recruitment. Total dreissenid larval abundance in the water column at two depths was determined weekly, and larval competence (size) and species‐specific larval composition was estimated, during the main settlement period over three consecutive years. The pattern of total dreissenid settlement over the depth gradient was determined by deployment of settlement plates at both depths. Total abundance and proportional abundance of zebra mussel and quagga mussel juveniles and adults in each depth zone were determined monthly from July to September each year. Mean dreissenid larval size did not differ between depths and the supply of late‐stage larvae was generally low, but total larval abundance was consistently greater in deeper water. This differential larval abundance established settlement and recruitment patterns in the canal but contrasted predictions based on total adult dreissenid abundance – which was higher in the shallow zone. Therefore, the significant factor dictating the abundance of adult mussels in these two depth zones must be post‐recruitment mortality, rather than larval supply, settlement or recruitment. Despite a strong species‐specific adult depth zonation, larvae and juveniles showed no consistent differences in species proportions over the depth gradient. In fact, zebra mussels dominated larval abundance at both depths for c . 50% of the sampling dates and dominated juvenile abundance at both depths throughout most of the sampling period. In contrast, the proportional abundance of zebra mussels in the adult dreissenid community was consistently 4–5 times higher in the shallow zone. These results indicate that larval supply, settlement and recruitment processes are not responsible for determining total adult dreissenid distribution or species dominance. Rather, these patterns appear to be governed by post‐recruitment factors that manifest themselves in later stages of mussel development and 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetAquatic Invertebrate Ecology and BehaviorTravaux en français237 207