The growth of juvenile native mussels (<i>Elliptio complanata</i>) in lakes varies with sediment characteristics and site exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unionid mussels are among the largest and longest‐lived freshwater invertebrates and can play an important role in these ecosystems. They are also one of the most endangered groups of organisms. The juvenile stage is a particularly vulnerable part of mussel life history and is one of the most poorly known. I compared the growth of young Elliptio complanata at 17 nearshore sites, in shallow (polymictic) and stratified lake basins, along gradients of sediment characteristics and site exposure (effective fetch). At each site, the growth of six to 14 small (20–68 mm) mussels collected on the sediment surface was measured, using internal growth lines. The growth of very young endobenthic mussels (22–40 mm) was also measured on four to six mussels at each of two sites. Juveniles spend several years in the sediments, and I found that during this period growth is not constant but declines rapidly with age. Shifts in δ 15 N signatures suggest that juveniles change their habitat use towards a more planktonic baseline around the time of maturation, when they reach a length of 30–50 mm. Identical δ 13 C signatures in juveniles and adults suggest that both rely on food of planktonic origin, whether deposited or suspended. The growth of juvenile mussels varies in a complex but predictable manner with sediment characteristics and wind‐driven physical forces. Growth was highest in fine sediments with low organic content, in highly organic but coarse sediments, and in protected nearshore areas with low effective fetch. Interestingly, I also found high growth rates at exposed nearshore areas with fine sediments, suggesting that areas where bottom topography creates a refuge from currents and waves may provide particularly good conditions for the early growth of juvenile mussels. Some parts of the shoreline may be more important than others for native mussel populations, and if we can identify those, they may warrant additional protection.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».