Interactions between zebra mussels (<i>Dreissena polymorpha</i>) and microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Zebra mussels (Dreissena polymorpha) have had an enormous impact on aquatic environments. However, little is known concerning their interactions with microbial communities. In these studies, the ability of zebra mussels to derive nutrition from bacterioplankton and their effect on microbial community diversity were investigated in samples from the Hudson River, New York, and in laboratory studies. Clear physiological responses to starvation were observed, including decreases in respiration rates, lipid content, and total weight, that were reversed after feeding zebra mussels a diet of bacteria. Clearance rates of bacteria were correlated with bacteria size (r2= 0.995), with the lowest clearance rates associated with small indigenous river bacteria (size = 0.03 ± 0.04 µm3, clearance rate = 0.08 ± 0.02 mL·mussel-1·min-1). Comparison of the diversity of microbial communities in zebra mussel tissue extract, detritus, and pseudofecal material associated with zebra mussel colonies, surrounding water, and sediment samples revealed distinct microbial assemblages associated with these environments. The overall ecological effect and importance of bacteria - zebra mussel interactions remains unclear, but these studies indicate that these interactions occur and should be included in our efforts to better understand the impact of zebra mussels on aquatic systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».