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Enregistrement W3169069451 · doi:10.1111/1365-2664.13941

Biometric conversion factors as a unifying platform for comparative assessment of invasive freshwater bivalves

2021· article· en· W3169069451 sur OpenAlexaff
Neil E. Coughlan, Eoghan M. Cunningham, Ross N. Cuthbert, Patrick Joyce, Pedro Anastácio, Filipe Banha, Nicolás Bonel, Stephanie J. Bradbeer, Elizabeta Briski, Vince L. Butitta, Zuzana Čadková, Jaimie T. A. Dick, Karel Douda, Lawrence E. Eagling, Noé Ferreira‐Rodríguez, Leandro A. Hünicken, Mattias L. Johansson, Louise Kregting, Anna Maria Łabęcka, Deliang Li, Florencia Liquin, Jonathan Marescaux, Todd J. Morris, Patrycja Nowakowska, Małgorzata Ożgo, Esteban M. Paolucci, Miguel A. Peribáñez, Nicoletta Riccardi, Emily Smith, Michael J. Spear, Gregor Steffen, Jeremy S. Tiemann, Maria Urbańska, Karine Van Doninck, Martin Vastrade, Gina Y. W. Vong, Brygida Wawrzyniak‐Wydrowska, Zhiqiang Xia, Cong Zeng, Aibin Zhan, Francisco Sylvester

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of WindsorFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorbicula flumineaDry weightDreissenaBiomass (ecology)BiologyFreshwater bivalveEcologyEcosystemMusselBivalviaEnvironmental scienceMolluscaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive bivalves continue to spread and negatively impact freshwater ecosystems worldwide. As different metrics for body size and biomass are frequently used within the literature to standardise bivalve‐related ecological impacts (e.g. respiration and filtration rates), the lack of broadly applicable conversion equations currently hinders reliable comparison across bivalve populations. To facilitate improved comparative assessment among studies originating from disparate geographical locations, we report body size and biomass conversion equations for six invasive freshwater bivalves (or species complex members) worldwide: Corbicula fluminea, C. largillierti , Dreissena bugensis, D. polymorpha , Limnoperna fortunei and Sinanodonta woodiana , and tested the reliability (i.e. precision and accuracy) of these equations. Body size (length, width and height) and biomass metrics of living‐weight (LW), wet‐weight (WW), dry‐weight (DW), dry shell‐weight (SW), shell free dry‐weight (SFDW) and ash‐free dry‐weight (AFDW) were collected from a total of 44 bivalve populations located in Asia, the Americas and Europe. Relationships between body size and individual biomass metrics, as well as proportional weight‐to‐weight conversion factors, were determined. For most species, although inherent variation existed between sampled populations, body size directional measurements were found to be good predictors of all biomass metrics (e.g. length to LW, WW, SW or DW: R 2 = 0.82–0.96), with moderate to high accuracy for mean absolute error (MAE): ±9.14%–24.19%. Similarly, narrow 95% confidence limits and low MAE were observed for most proportional biomass relationships, indicating high reliability for the calculated conversion factors (e.g. LW to AFDW; CI range: 0.7–2.0, MAE: ±0.7%–2.0%). Synthesis and applications . Our derived biomass prediction equations can be used to rapidly estimate the biologically active biomass of the assessed species, based on simpler biomass or body size measurements for a wide range of situations globally. This allows for the calculation of approximate average indicators that, when combined with density data, can be used to estimate biomass per geographical unit‐area and contribute to quantification of population‐level effects. These general equations will support meta‐analyses, and allow for comparative assessment of historic and contemporary data. Overall, these equations will enable conservation managers to better understand and predict ecological impacts of these bivalves.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,992

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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