Yellow perch consumption of invasive mussels in the St. Lawrence River
Notice bibliographique
Résumé
Biological invasions are a global phenomenon that can threaten native species and disrupt ecosystem processes. Exotic species also impact ecosystems in less conspicuous ways by provoking native species to alter their foraging behaviour. Subtle impacts such as diet shifts are frequent, and can have consequences for food web dynamics and the fitness of native predators. Diet shifts involving the consumption of exotic species require native predators to recognize, capture and handle novel prey. In this thesis, I document a diet shift in the St. Lawrence River involving a common native fish and Eurasian mussels that invaded the river in the early 1990s. I conducted diet analysis of yellow perch (Perca flavescens) at multiple sites in the upper St. Lawrence River and discovered that they consumed substantial quantities of zebra and quagga mussels (Dreissena spp.) in the Soulanges Canal, an artificial waterway west of Montreal. This was unexpected because perch lack adaptations for crushing molluscs. This foraging innovation was not observed at the same site in the early 1990s or at other sites at any time. Mussel shells were weaker at this site, probably because of exposure to calcium-poor water. This suggests that water chemistry mediates yellow perch predation on mussels. This study provides an example of diet shifts involving exotic prey and illustrates the influence of abiotic factors on species interactions.
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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 | 0,000 | 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 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 ».