Mussels blow rings: Jet behavior affects local mixing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Benthic suspension feeders such as dreissenid mussels (Dreissena polymorpha and D. rostriformis bugensis) are often found in remarkably dense aggregations (i.e. > 105 mussels m− 2), which is surprising, given their high clearance rates and limited mixing within the benthic boundary layer. Results from flow visualization in flow chamber experiments indicate that there is indeed limited mixing around mussel aggregations at low flows and that siphonal jets can increase mixing around and above these aggregations. Using particle image velocimetry (PIV) to further investigate the underlying hydrodynamics of these jets, we characterized differences in velocity and vorticity among four siphonal behaviors (e.g., slow flux, streaming, exhalant jets, and inhalant jets), including both continuous and pulsatile jets, the latter of which generate free vortex rings. Incorporating these hydrodynamic characteristics into a computational fluid dynamic (CFD) model revealed that siphonal jets increased mixing, expressed as vertical diffusivity in the benthic boundary layer. These differences were most pronounced at slow vs. fast cross‐stream velocities, but those differences diminished several body lengths (i.e. 10−1 m to 10−2 m) downstream. The results from PIV measurements and CFD modeling suggest that benthic suspension feeders can influence patterns of local mixing, which would affect mass transport and biogeochemical processes in the near‐bed region. This underscores the need for physical‐biologically linked models to incorporate the behavior of benthic suspension feeding invertebrates.
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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) | 0,001 | 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 ».