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Enregistrement W2102173090 · doi:10.1093/icesjms/fsm191

Will the European green crab (Carcinus maenas) persist in the Pacific Northwest?

2008· article· en· W2102173090 sur OpenAlexaffabout
Sylvia Behrens Yamada, Graham E. Gillespie

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinus maenasFisheryGeographyOceanographyDecapodaBiologyEcologyCrustaceanGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Behrens Yamada, S., and Gillespie, G. E. 2008. Will the European green crab (Carcinus maenas) persist in the Pacific Northwest? – ICES Journal of Marine Science, 65: 725–729. A strong cohort of young European green crabs (Carcinus maenas) appeared in North American embayments from Oregon to the west coast of Vancouver Island following the strong El Niño of 1997/1998. Unusually, strong north-moving coastal currents transported crab larvae from established source populations in California to the Pacific Northwest. Since then, both coastal transport and recruitment of young green crabs have been weaker. Although it was predicted that green crabs would become extinct in the Pacific Northwest once the original colonists died of senescence at about age 6, this has not happened. Age-class analysis and the appearance of young crabs evidence the existence of local recruitment in the Pacific Northwest, especially after warm winters. An extensive survey by Fisheries and Oceans Canada found populations of green crabs on the west coast of Vancouver Island, with densities of >2 per trap in some inlets. However, no green crabs were found in the inland sea between Vancouver Island and the mainland. Therefore, outreach efforts should continue to prevent the establishment of this invader in those waters via ballast water or shellfish transport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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