Changes in the distribution and abundance of Dreissena polymorpha within lakes through time. Hydrobiologia
Notice bibliographique
Résumé
Dreissena polymorpha population densities and biomass were followed in three Belarusian lakes with different trophic status over a 12-year period subsequent to initial colonization. In all three lakes zebra mussel population densities did not change once they reached a maximum. Application of the Ramch-aran et al. [1992. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 49: 2611–2620] model for pre-dicting population dynamics of zebra mussels was accurate for two of the three lakes studied. Population density appears to depend on the time since initial colonization, relative abundance of substrate available for colonization, lake morphometry and trophic type. Zebra mussel distribution within lakes was highly patchy, but the degree of dispersion decreased over time after initial colonization, which may be a result of saturation of suitable substrates by zebra mussels as populations increase and reach carrying capacity. In lakes where submerged macrophytes are the dominant substrate for zebra mussel attachment, pop-ulations may be less stable than in lakes with a variety of substrates, which will have a more balanced age distribution, and be less impacted by year to year variation in recruitment. Dreissena polymorpha usually reach maximum population density 7–12 years after initial introduction. However, the timing of initial introduction is often very difficult to determine. Both European and North American data suggest that zebra mussels reach maximum density in about 2–3 years after populations are large enough to be detected.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».