Lake Michigan offshore ecosystem structure and food web changes from 1987 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems undergo dynamic changes owing to species invasions, fisheries management decisions, landscape modifications, and nutrient inputs. At Lake Michigan, new invaders (e.g., dreissenid mussels (Dreissena spp.), spiny water flea (Bythotrephes longimanus), round goby (Neogobius melanostomus)) have proliferated and altered energy transfer pathways, while nutrient concentrations and stocking rates to support fisheries have changed. We developed an ecosystem model to describe food web structure in 1987 and ran simulations through 2008 to evaluate changes in biomass of functional groups, predator consumption, and effects of recently invading species. Keystone functional groups from 1987 were identified as Mysis, burbot (Lota lota), phytoplankton, alewife (Alosa pseudoharengus), nonpredatory cladocerans, and Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). Simulations predicted biomass reductions across all trophic levels and predicted biomasses fit observed trends for most functional groups. The effects of invasive species (e.g., dreissenid grazing) increased across simulation years, but were difficult to disentangle from other changes (e.g., declining offshore nutrient concentrations). In total, our model effectively represented recent changes to the Lake Michigan ecosystem and provides an ecosystem-based tool for exploring future resource management scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».