Nearshore and embayment zooplankton community structure in Lake Michigan, implications for invasion by bigheaded carps
Notice bibliographique
Résumé
Zooplankton communities in Lake Michigan’s nearshore and embayment regions are important food sources for planktivorous and larval fish. Geographically extensive surveys of nearshore zooplankton abundance and composition are crucial for understanding spatial patterns in community structure and Lake Michigan’s food web. Over 400 zooplankton samples collected in 2013 and 2014 from 25 locations in Illinois, Michigan, and Wisconsin harbors, open waters, and drowned river mouth lakes of Lake Michigan were used to identify spatial and temporal patterns in zooplankton assemblages. Special focus was placed on the accurate collection of small-bodied taxa such as rotifers, copepod nauplii, and dreissenid veligers to explore the contribution of smaller taxa to total zooplankton biomass. Multivariate analysis identified zooplankton biomass and community structure in Green Bay, Wisconsin and Michigan drowned river mouth lakes as distinct from Illinois and Wisconsin harbor and nearshore areas. Our zooplankton biomass estimates were then applied to an existing bioenergetics model for bigheaded carps (Hypophthalmichthys nobilis and H. molitrix) to quantify their predicted growth, as a proxy for successful establishment in Lake Michigan. Locations where bigheaded carps were predicted to grow were consistent with patterns in zooplankton community structure and were restricted to a handful of sites in Green Bay and Michigan drowned river mouths. These results emphasize the importance of embayment zooplankton communities and small-bodied zooplankton as energy sources for both native and non-native fishes in an increasingly oligotrophic Lake Michigan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».