Eating contest between native and non-indigenous bivalve species: estimating capture efficiencies and clearance rates using natural seston
Notice bibliographique
Résumé
Despite the burgeoning number of non-indigenous species (NIS) in worldwide coastal ecosystems, the quantification of their direct impacts on native communities remains largely unexplored. This is particularly true concerning feeding competition in sympatric filter-feeding bivalves. In this study, our aim was to fill a gap of knowledge on the potential trophic competition between native and non-indigenous bivalves, namely by focusing on three species that co-occur in Portuguese estuarine systems: the native cockle (Cerastoderma edule) and Portuguese oyster (Magallana angulata) and the non-indigenous Manila clam (Ruditapes philippinarum). The specific objectives were to i) estimate their capture efficiency (≈ particle retention efficiency; CE); ii) assess their clearance rates (CR); and iii) provide a science-based support for suitable management measures regarding NIS. Experiments were conducted in both field and laboratory conditions using the natural seston present in the seawater. The CE was higher for the larger size classes (8–14 μm) of particles measured (ranging from 4–14 µm), regardless of the species. While the individual CRs were not significantly different among species, the CR per gram of ash-free dry body tissue weight was significantly higher for the native cockle, suggesting that the NIS does not hold a competitive advantage in clearing suspended particles. However, the Manila clam might be limiting food sources availability to the native species since there is an overlap of their ecological niches.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».