Spatial patterns in fish biomass and relative trophic level abundance in a wastewater enriched river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract – It is generally accepted that nutrient enrichment of aquatic systems will lead to increased production at the top trophic level (fish). We found that in the wastewater enriched Bow River, Alberta rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) biomass increased over 25‐fold, and brown trout (Salmo trutta) biomass increased 5‐fold, however total sportfish biomass did not increase below the nutrient input point source. This was due to a dramatic downstream decrease in mountain whitefish (Prosopium williamsoni) biomass to 2% of the average biomass upstream of the municipal effluent source. The spatial pattern over a 177‐km river section encompassing the city of Calgary, showed that the increase in trout abundance approximately tracked the expected nutrient concentrations in the river, but with a downstream lag of 20–30 km. Mountain whitefish biomass over the 177 km was inversely related to the dominant trout species, rainbow trout. Invertebrate abundance, macrophyte biomass and phytoplankton biomass all increased below the wastewater treatment plant outfalls. However, periphyton data were highly variable and showed no response. We propose several hypotheses as regards the factors that may have led to the decrease in mountain whitefish, based on the data from all trophic levels and the spatial pattern for fish biomass. Proposed factors influencing the mountain whitefish decline were; altered competitive ability because of macrophyte abundance, ammonia toxicity and barriers to movement (weirs).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».