Modeling the growth response of Cladophora in a Laurentian Great Lake to the exotic invader Dreissena and to lake warming
Notice bibliographique
Résumé
A Cladophora growth model (CGM) is calibrated and validated here to simulate attached and sloughed Cladophora biomass in daily time‐steps in an urbanized location of Lake Ontario, using two years of collected input data and independent measurements of Cladophora biomass. The CGM is used to hindcast Cladophora growth using multiplicative factors of seasonal minimal tissue phosphorus concentrations (Q P ) and seasonal mean nearshore light attenuation (Kd PA R) of the early 1970s and 1980s relative to modern data. The possible effects of climate on growth are also forecast using additive temperature increases. Cladophor a Q P in Lake Ontario has declined in parallel with decreasing pelagic P concentrations, resulting in reduced Cladophora biomass at all depths in the euphotic zone. Kd PAR has also declined, most strongly since the mid‐1990s, following Dreissena mussel invasion, driving an increase in biomass between 3.5‐ and 10‐m depth. Combining these effects, the CGM predicts that biomass along shorelines today is lower in Lake Ontario than in the 1980s. However, any increases in Q P in this post‐dreissenid‐mussel period will result in greater Cladophora proliferation than in previous decades due to increased nearshore water clarity. Cladophora Q P , while still currently lower than in the early 1980s, may be rising due to P supply to the littoral zone by the invasive mussels. The surface water temperature of Lake Ontario indicates warming of 0.96°C decade ‐1 from 1980 to 2006. With increasing surface water temperatures, the CGM predicts an earlier spring growth but only a marginal increase in peak Cladophora biomass.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».