Fluctuations in harvest of native and introduced crayfish are driven by temperature and population density in previous years
Notice bibliographique
Résumé
The effects of temperature and density on annual fluctuations in catches of large adult crayfish are evaluated using time series analysis. We tested if temperature during different stages of the crayfish life cycle influenced observed catches from 1946 to 2007 in Lake Bunn (Sweden). From 1946 to 1974, native noble crayfish ( Astacus astacus ) inhabited the lake, but then, crayfish plague wiped out the whole population. In 1985, the exotic signal crayfish ( Pacifastacus leniusculus ) was introduced and is still present. This made it possible to model the two species separately and compare how temperature and density influence the abundance of large adult crayfish. The best models indicate that both climatic- and density-dependent factors influence the observed fluctuations and there was a time lag for most factors included in the best models. Winter temperature had the strongest influence on fluctuations of both species. Also, density dependence was included in the best model for both species. Growth season for noble crayfish and temperature during the mating season for signal crayfish were also present in the most parsimonious model. Based on our findings, it is difficult to predict how further climate warming will affect crayfish population dynamics in freshwaters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».