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Enregistrement W4409360423 · doi:10.1139/cjz-2024-0119

Long-term biodiversity erosion: limited co-existence of the Eurasian zebra mussel and native mussels in a North American river after 25 years

2025· article· en· W4409360423 sur OpenAlexafffundvenue
Kennedy L. Zwarych, Zofia E. Taranu, Anthony Ricciardi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyZebra musselBiodiversityMusselBivalviaEcologyBiodiversity hotspotInvasive speciesMolluscaFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American unionid mussel populations have experienced significant mortality due to competition and fouling by the Eurasian zebra mussel Dreissena polymorpha (Pallas, 1771). Habitats whose water chemistry is suboptimal for the zebra mussel could plausibly serve as refugia in which unionids and zebra mussels co-exist. The Richelieu River, invaded by the zebra mussel in the mid-1990s, has a mean calcium concentration (∼18 mg L−1) believed insufficient for supporting a zebra mussel population capable of severely damaging unionids. Using a 25-year dataset, we tested how unionid diversity and abundance have changed along with zebra mussel fouling levels in the river over time. Local unionid populations suffered major declines across sites regardless of their distance from the river’s headwaters, Lake Champlain—a constant source of zebra mussel larvae. Over the past 25 years, unionid diversity and abundance have eroded to a similar extent and followed a similar timeline of population decline as has been observed in invaded calcium-rich habitats. We hypothesize that sustained exposure to zebra mussel fouling and food competition has produced a limited co-existence in which long-term impacts of zebra mussels have accrued.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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