Modeling turbidity type and intensity effects on the growth and starvation mortality of age-0 yellow perch
Notice bibliographique
Résumé
We sought to quantify the possible population-level influence of sediment plumes and algal blooms on yellow perch (Perca flavescens), a visual predator found in systems with dynamic water clarity. We used an individual-based model (IBM), which allowed us to include variance in water clarity and the distribution of individual sizes. Our IBM was built with laboratory data showing that larval yellow perch feeding rates increased slightly as sediment turbidity level increased, but that both larval and juvenile yellow perch feeding rates decreased as phytoplankton level increased. Our IBM explained a majority of the variance in yellow perch length in data from the western and central basins of Lake Erie and Oneida Lake, with R2values ranging from 0.611 to 0.742. Starvation mortality was size dependent, as the greatest daily mortality rates in each simulation occurred within days of each other. Our model showed that turbidity-dependent consumption rates and temperature are key components in determining growth and starvation mortality of age-0 yellow perch, linking fish production to land-based processes that influence water clarity. These results suggest the timing and persistence of sediment plumes and algal blooms can drastically alter the growth potential and starvation mortality of a yellow perch cohort.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».