Influence of physico-chemical factors on the distribution and biomass of invasive mussels in the St. Lawrence River
Notice bibliographique
Résumé
Biological invasions threaten the stability and biodiversity of freshwater ecosystems worldwide. The impacts of an invading species often vary across systems, making their prediction difficult. When data from multiple invaded sites are available, statistical models can be developed to correlate an invader's distribution and abundance with local environmental variables; such models could then provide managers with useful tools to help prioritize efforts to control the invader. The introduction of the zebra mussel (Dreissena polymorpha) and quagga mussel (D. bugensis) to North America ranks among the most ecologically and economically disruptive aquatic invasions ever documented. While some attempts have been made to predict zebra mussel occurrence and abundance, none have been made for quagga mussels. Furthermore, few studies have been based on river systems, which possess the bulk of North American freshwater biodiversity. I related zebra and quagga mussel occurrence and biomass to physical habitat variables (calcium concentration, substrate size and depth) in the St. Lawrence River. I then developed predictive models of abundance for each species from combinations of these variables. Each variable explained a significant amount of variation in mussel biomass, but different combinations of variables were obtained for each species. Although these models do not account for all of the variation in abundance, they do provide a useful basis for predicting dreissenid distribution and abundance in other invaded river systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».