INVASION DYNAMICS OF THE VARNISH CLAM (<i>NUTTALLIA OBSCURATA</i>): A MATRIX DEMOGRAPHIC MODELING APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Marine invaders have become a significant threat to native biodiversity and ecosystem function. In this study, the invasion of the varnish clam (Nuttallia obscurata) in British Columbia, Canada, is investigated using a matrix modeling approach to identify the life history characteristics most crucial for population growth and to investigate population differences. Mark-recapture analyses and field collections from 2003 to 2004 were used to determine individual growth, survival rates, and fecundity for two sites. A multi-state matrix model was used to determine population growth rates and to conduct sensitivity and elasticity analyses. A life table response experiment was also used to determine what life history stage contributed most to observed differences in population growth rates. Population survey data were used in conjunction with the matrix model to determine plausible recruitment levels and to investigate recruitment scenarios. Both populations are currently declining but are likely sustainable because of the pulsed nature of large recruitment events. Survival of larger clams (>40 mm) is the most important for population growth based on elasticity and sensitivity analyses. Adult survival also had the largest influence on observed differences between site-specific population growth rates. The two populations studied differed in recruitment dynamics; one experiencing annual recruitment with higher post-settlement mortality and the other, episodic recruitment and lower post-settlement mortality. The most influential factor for the successful invasion of the varnish clam appears to be survival of the larger size classes. Therefore, any process that decreases adult survival (e.g., predation, commercial harvest) will have the greatest impact on population growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».