Effects of an invasive bivalve (<i>Dreissena polymorpha</i>) on fish in the Hudson River estuary
Notice bibliographique
Résumé
Despite predictions that the zebra mussel (Dreissena polymorpha) invasion of North America would damage fisheries, analyses of actual effects on fish have been few and equivocal. We analyze 26 years of data on fish populations in the Hudson River to quantify changes associated with the zebra mussel invasion. Based on our measurements of changes in the lower food web, we predicted that populations of open-water fish species (e.g., Alosa spp.) would suffer and populations of littoral fish species (e.g., Centrarchidae) would prosper from the zebra mussel invasion. We found that the median decrease in abundance of open-water species was 28%, whereas the median increase in abundance of littoral species was 97%. Populations of open-water species shifted downriver away from the zebra mussel population, whereas those of littoral species shifted upriver. Median apparent growth rates fell by 17% among open-water species and rose by 12% in the single littoral species studied. Many of the observed changes were large and involved species of commercial or recreational importance (e.g., American shad (Alosa sapidissima), black basses (Micropterus spp.)). The influence of zebra mussels on fish should vary widely across ecosystems as a function of system morphology, factors that limit primary production, and diets of the fish species.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».