MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2163328838 · doi:10.1139/f09-170

Fluctuations in harvest of native and introduced crayfish are driven by temperature and population density in previous years

2009· article· en· W2163328838 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Olsson, Wilhelm Granéli, Jörgen Ripa, Per Nyström

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrayfishPacifastacusAstacusPopulationBiologyEcologyPopulation densityAbundance (ecology)FisheryEnvironmental scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetCrustacean biology and ecologyTravaux en français237 207