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Enregistrement W2724800520 · doi:10.1111/fwb.12964

Depth distribution of the native freshwater mussel (<i>Echyridella menziesii</i>) in warm monomictic lakes: Towards a general model for mussels in lakes

2017· article· en· W2724800520 sur OpenAlexaffabout
Hélène Cyr, Ngaire Phillips, Joseph Butterworth

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHumanities Research Center, Rice UniversityUniversity of Waikato
Mots-clésMusselBenthic zoneZebra musselEnvironmental scienceRange (aeronautics)UnionidaeOceanographyEpilimnionTransectBivalviaEcologyFisheryGeologyEutrophicationMolluscaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Freshwater mussels are large, long‐lived and can be important contributors to benthic biomass and processes. They are currently one of the most endangered groups of organisms and it is urgent to develop tools to predict their distribution and the potential effect of their decline or disappearance on these ecosystems. Cyr ( ) showed that the distribution of Elliptio complanata (Unionidae) in Canadian Shield lakes is constrained by physical forces. Here we test Cyr's model in a very different group of mussels (Hyriidae), in different types of lakes (warm monomictic lakes) that cover a wider range of sizes and morphologies. We use data on the depth distribution of Echyridella menziesii along 38 depth transects in 11 warm monomictic lakes located in New Zealand to test three hypotheses: (1) wave‐mixed depth and bottom slope are good predictors of the depth of maximum mussel density, (2) thermocline depth does not limit the distribution of mussels in warm monomictic lakes, and (3) the lower boundary of mussel distribution is determined by the mud deposition boundary. Mussels in New Zealand lakes reach their maximum density within the epilimnion, at increasing depths with increasing lake size and increasing site exposure. The only exceptions were found in large lakes or parts of large lakes with shallow bathymetric slopes, where high mussel densities were found in relatively shallow waters. Mussel density peaks are found much deeper in the volcanic New Zealand lakes than in (glacial) Canadian Shield lakes, a discrepancy we hypothesise could be due to lower sediment stability along the steep slopes of volcanic lakes. Mussels appear to have a very broad range of depth distribution in these warm monomictic lakes. The deepest samples collected in deep oligotrophic lakes (down to 12–30 m) all contained mussels, often in substantial numbers (up to 2–186 mussels/m 2 ), and can only offer a minimal estimate of the lower boundary of their distribution. However, the distribution of mussels in highly productive lakes is limited by hypolimnetic anoxia, and therefore by position of the thermocline. Echyridella menziesii are found in a wide range of substrates. Mussels were found below the mud deposition boundary in many lakes, suggesting that the presence of fine flocculent organic sediments does not prevent them from living in deep areas. The distribution of E. menziesii in warm monomictic lakes appears to be governed by relatively simple physical processes. This supports findings for a very different group of mussels in Canadian Shield lakes and suggests that general models could be developed to predict the distribution of mussels in lakes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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