Forecasting the Impacts of Silver and Bighead Carp on the Lake Erie Food Web
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nonindigenous bigheaded carps (Bighead CarpHypophthalmichthys nobilisand Silver CarpH. molitrix; hereafter, “Asian carps” [AC]) threaten to invade and disrupt food webs and fisheries in the Laurentian Great Lakes through their high consumption of plankton. To quantify the potential effects of AC on the food web in Lake Erie, we developed an Ecopath with Ecosim (EwE) food web model and simulated four AC diet composition scenarios (high, low, and no detritus and low detritus with WalleyeSander vitreusand Yellow PerchPerca flavescenslarvae) and two nutrient load scenarios (the 1999 baseline load and 2× the baseline [HP]). We quantified the uncertainty of the potential AC effects by coupling the EwE model with estimates of parameter uncertainty in AC production, consumption, and predator diets obtained using structured expert judgment. Our model projected mean ± SD AC equilibrium biomass ranging from 52 ± 34 to 104 ± 75 kg/ha under the different scenarios. Relative to baseline simulations without AC, AC invasion under all detrital diet scenarios decreased the biomass of most fish and zooplankton groups. The effects of AC in the HP scenario were similar to those in the detrital diet scenarios except that the biomasses of most Walleye and Yellow Perch groups were greater under HP because these fishes were buffered from competition with AC by increased productivity at lower trophic levels. Asian carp predation on Walleye and Yellow Perch larvae caused biomass declines among all Walleye and Yellow Perch groups. Large food web impacts of AC occurred in only 2% of the simulations, where AC biomass exceeded 200 kg/ha, resulting in biomass declines of zooplankton and planktivorous fish near the levels observed in the Illinois River. Our findings suggest that AC would affect Lake Erie's food web by competing with other planktivorous fishes and by providing additional prey for piscivores. Our methods provide a novel approach for including uncertainty into forecasts of invasive species' impacts on aquatic food webs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».