Does size matter? Particle size vs. quality in bivalve suspension feeding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increases in total suspended solids ( TSS ) in rivers have likely contributed to the decline in unionid mussel population sizes as feeding and reproduction are reduced at high TSS concentrations. Surprisingly, however, unionids are often found in turbid rivers. We predicted that clay‐sized particles, which comprise > 80% of river seston (particles in suspension), were too small to affect unionid clearance rate ( CR ) and thus explain this conundrum. We examined this hypothesis in laboratory experiments involving four unionid species exposed to four particle‐size based TSS treatments (mixed sediment: 0–63 μm; clay: 0–5 μm; fine silt: 5–38 μm; coarse silt: 38–63 μm; sourced from mussel sites) at 20 mg/L, which is a TSS concentration sufficient to reduce CR . Whereas the CR for all species was lower for mixed sediment, coarse silt and clay treatments—the latter was opposite to our prediction—the CR of mussels given the fine silt treatment was similar to the no‐ TSS control for two species and higher than the other TSS treatments in the other two species. Fine silt contained the most fluorescent (i.e. algal) particles and the highest protein and lipid content, which suggests that CR were higher on the more nutritious diet. Particle quality, rather than size, is what modulates suspension feeding in turbid rivers. Our current understanding of the ecological effects of bivalve suspension feeding will need to be revised to incorporate field‐based measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,082 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».