Exploring feeding physiology of Mytilus edulis across geographic and fjord gradients in low-seston environments
Notice bibliographique
Résumé
It is important to be able to predict the growth of filter-feeding bivalves, as they grow in dense populations both naturally and for commercial production. To understand the growth of bivalves it is necessary to have a mechanistic understanding of how they acquire energy through ingestion. This study was designed to understand if capture efficiency (CE), a primary step in ingestion for filter-feeders, is variable in the blue mussel Mytilus edulis. CE was measured using natural seston in 3 populations of naturally occurring M. edulis and within 2 populations along a fjord gradient. Differences in CE were found within a single population as well as along the fjord gradient. To determine if these differences were driven by short- or long-term changes, a single population of mussels was reciprocally transplanted between 2 locations along a fjord. This study is the first time CE has been measured within a population of M. edulis using a regional transplant experiment. Results showed that CE may vary between populations and change within populations, indicating that CE seems primarily driven by environmental cues. Pumping and overall ingestion rates differed between populations and varied within populations. For widely distributed species in changing environments, it is increasingly relevant to understand the limits of plasticity of specific traits to be able to predict their growth, survival, and distribution. Here, we aimed to provide a more mechanistic description of CE, pumping rate, and overall ingestion in M. edulis.
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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 ».