Laboratory culture of<i>Dreissena polymorpha</i>larvae: spawning success, adult fecundity, and larval mortality patterns
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the entire life history, especially critical periods during the life cycle of a species, is important for understanding population dynamics and is crucial for control of nuisance species. Errors in estimates of growth rates and recruitment in field and modeling studies are likely to occur if one assumes uniform rather than size- or stage-specific mortalities for larval stages. Similarly, effects of brood-stock health on adult fecundity and larval mortality patterns might affect results of laboratory studies investigating larval life history. We maintained zebra mussels, Dreissena polymorpha (Pallas, 1771), in spawning condition in the laboratory for 24 weeks. Healthy larvae were produced for 18 weeks. However, induction of spawning and egg production declined through time. Fecundity increased with size per female, but sperm production did not for males. We found no correlation between clutch size and egg size across a wide range of clutch sizes. Survivorship was greater when larvae were reared at lower densities. Daily larval mortality was strongly size dependent; the average size of dead larvae was similar to the minimum size of live larvae. Highest daily larval mortality occurred during the transition from D stage to umbonal stage, supporting the suggestion of a developmental bottleneck as found in previous field studies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».