Habitat effects on American lobster (<i>Homarus americanus</i>) movement and density: insights from georeferenced trap arrays, seabed mapping, and tagging
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the influence of heterogeneous marine landscapes on the movements of benthic megafauna is often hampered by limited spatial resolution and insufficient sample size. Here, we combined the benefits of seabed mapping, georeferenced trap arrays, and conventional tagging methods to quantify the effect of substrate on movements of the American lobster ( Homarus americanus ). In total, 21 848 lobsters were tagged, and movements were tracked among spatially referenced research and commercial traps. We found that lobster densities from diver surveys were highest on rocky habitat, but catch rates in traps were highest on unstructured sediment, resulting in traps on level bottom having a larger effective fishing area than traps on structurally complex habitat. Moreover, tag returns indicated that lobsters initially caught and released on sediment moved farther and faster than those initially caught in traps on rocky substrate. These observations are consistent with previous reports of the existence of a dichotomy of transient and resident lobsters in coastal populations, but the association of movement with habitat type was unknown. Our results indicate that field studies integrating conventional trapping, visual census, and tagging with seabed mapping can efficiently generate high-resolution information on habitat-related behavior of large samples of benthic organisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».