Zebra mussel (<i>Dreissena polymorpha</i>) selective filtration promoted toxic<i>Microcystis</i>blooms in Saginaw Bay (Lake Huron) and Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Microcystis aeruginosa, a planktonic colonial cyanobacterium, was not abundant in the 2-year period before zebra mussel (Dreissena polymorpha) establishment in Saginaw Bay (Lake Huron) but became abundant in three of five summers subsequent of mussel establishment. Using novel methods, we determined clearance, capture, and assimilation rates for zebra mussels feeding on natural and laboratory M. aeruginosa strains offered alone or in combination with other algae. Results were consistent with the hypothesis that zebra mussels promoted blooms of toxic M. aeruginosa in Saginaw Bay, western Lake Erie, and other lakes through selective rejection in pseudofeces. Mussels exhibited high feeding rates similar to those seen for a highly desirable food alga (Cryptomonas) with both large ( >53 µm) and small (<53 µm) colonies of a nontoxic and a toxic laboratory strain of M. aeruginosa known to cause blockage of feeding in zooplankton. In experiments with naturally occurring toxic M. aeruginosa from Saginaw Bay and Lake Erie and a toxic isolate from Lake Erie, mussels exhibited lowered or normal filtering rates with rejection of M. aeruginosa in pseudofeces. Selective rejection depended on "unpalatable" toxic strains of M. aeruginosa occurring as large colonies that could be rejected efficiently while small desirable algae were ingested.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».