Using Nearshore Fish Communities to Evaluate Eutrophication Impact in Temperate Estuaries
Notice bibliographique
Résumé
Using fishes as indicators of estuarine degradation is informative in long-term monitoring programs. Beach seine hauls were used in four estuaries that differed in their trophic and tidal status. The study found that inner, middle, and outer estuarine nearshore fish communities differed significantly at from all estuaries, for all sampling times. To reduce the effects of within-estuary variability, between-estuary differences were examined separately for inner, middle, and outer estuarine areas. These analyses revealed differences in north-south and trophic status in communities between estuaries. The north-south differences were characterized by more benthic fishes, such as mummichogs and fourspine stickleback in the microtidal northern estuaries and proportionally more pelagic fishes, such as Atlantic silversides and river herring in the mesotidal estuaries. In both multivariate and univariate analyses, mummichogs were also featured as being most abundant in the more eutrophic estuaries. The distance-based redundancy analysis showed that bare sediment coverage was the strongest correlate of the north-south differences, while the Ulva to Zostera plant gradient was more influential in predicting eutrophication impacts on communities in the inner and middle estuary.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».