Impact of zebra mussels (<i>Dreissena polymorpha</i>) on the pelagic lower trophic levels of Oneida Lake, New York
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed a data series on nutrients, phytoplankton, zooplankton, and young-of-the-year fish from Oneida Lake, New York, to test several hypotheses relating the response of the pelagic food web to grazing by zebra mussels (Dreissena polymorpha). System-wide grazing rates increased by one to two orders of magnitude after zebra mussel introduction. The most dramatic change associated with dreissenid grazing was increased water clarity and overall decrease in algal biovolume and Chl a. Contrary to predictions, primary production did not decline. We attribute the lack of whole water column decline in primary productivity to the compensating effect of increased water clarity resulting in deeper penetration of photosynthetically active radiation. We observed no change in total or dissolved phosphorus concentrations. Although algal standing crop declined, Daphnia spp. biomass and production did not, but dominance shifted from Daphnia galeata mendotae to Daphnia pulicaria. Consistent with our findings in the lower food web, we found no evidence that zebra mussels had a negative impact on young yellow perch (Perca flavescens) growth, biomass, or production. Thus, despite the order of magnitude increase in grazing rates and associated decrease in algal biomass, pelagic production at primary, secondary, and tertiary levels did not decline in association with zebra mussels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».