Competition between invasive green crab <i>(Carcinus maenas)</i> and American lobster <i>(Homarus americanus)</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Green crab (Carcinus maenas) have recently invaded the southern Gulf of St. Lawrence, Canada. Although these invasive crabs have coexisted without appreciable impact on American lobster (Homarus americanus) populations in northeastern United States, Bay of Fundy, and the southern shore of Nova Scotia, Canada, the green crab in the southern Gulf of St. Lawrence likely represents a new introduction of crab from northern Europe. The southern gulf is ideal habitat for green crab, and the crab are commonly captured subtidally, increasing the potential for overlap with juvenile lobsters. To complement previous experiments with green crab versus small (28–57 mm carapace length, CL) and medium (55–70 mm CL) sized lobsters in food competition trials, this paper reports findings from trials with large (72–80 mm CL) lobsters. The lobsters were first to gain possession of the food in an equal number of trials as green crab. The large lobsters fed for 62% of the total feeding time, versus 38% for the green crab, and initiated a significantly greater number of aggressive interactions than green crab. It appears that a reversal of dominance with adult green crab occurs once lobsters exceed 72 mm CL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».