Effects of Crucian Carp (Carassius auratus) on Water Quality in Aquatic Ecosystems: An Experimental Mesocosm Study
Notice bibliographique
Résumé
The presence of omnivorous fish is known to affect aquatic ecosystems, including water quality. The effect, however, depends on the species in question, and our knowledge is limited on the effect of omnivorous crucian carp (Carassius auratus), a common and often the most numerous fish species in eutrophic shallow lakes in China. We conducted a 70-day outdoor experiment in mesocosms with and without crucian carp to examine whether this species adversely affects water quality by increasing the levels of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP), thereby stimulating the biomass of phytoplankton and increasing water turbidity. Compared with carp-free controls, the presence of crucian carp resulted in higher TN and TP in the water column, greater phytoplankton biomass and lower periphyton biomass, measured as chlorophyll a. Total suspended solids (TSS) also increased in the presence of fish. We conclude that crucian carp can increase TN and TP, enhance phytoplankton biomass, and increase water turbidity, thereby contributing significantly to the deterioration of the water quality. In addition to controlling external nutrient loading, the removal of crucian carp may help to improve water quality in warm shallow eutrophic lakes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».