Helminth communities of yellow perch (<i>Perca flavescens</i> (Mitchill)): determinants of pattern
Notice bibliographique
Résumé
Twenty-eight parasite species were recorded from 504 yellow perch (Perca flavescens) collected from Dauphin Lake and Beaufort Lake, Manitoba, and Lake Winnebago, Green Bay, and Lake Michigan, Wisconsin. Four parasite species, Diplostomum spp., Urocleidus adspectus, Proteocephalus pearsei, and Raphidascaris acus, occurred in perch from all localities. Infracommunities and component communities were low in richness. The Dauphin Lake and Beaufort Lake samples had the richest parasite communities, while those in the Green Bay and Lake Michigan samples were the least rich. The effect of host size and age on parasite community structure was equivocal. A positive association between P. pearsei and Bothriocephalus cuspidatus and more multispecies infracommunities than expected provide evidence of nonrandom associations in the Manitoba samples, while the Wisconsin infracommunities were random associations. Significant infracommunity nestedness in all samples indicated nonrandom community organization and structure. Parasite faunas were richer in samples with complex invertebrate communities than in samples with complex fish communities. The trophic status of the aquatic system indirectly affected the parasite communities by limiting the variety of potential intermediate hosts. Predictions regarding relationships between parasite community structure and lake trophic status were not supported. We show that predictable patterns at the fine-scale local level of the parasite infracommunity and component communities of perch are best explained by a rich invertebrate community upon which the host feeds.
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 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) | 0,013 | 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 ».