A review and meta‐analysis of growth and life‐history traits of a declining European freshwater fish, crucian carp Carassius carassius
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to reported declines in crucian carp Carassius carassius across Europe, studies of the status and population biology of the species in England led to Biodiversity Action Plan priority designation in the eastern county of Norfolk. In light of new data on crucian carp populations in eastern England (counties of Essex, Hertfordshire and Norfolk), a comprehensive review of available information throughout its native and introduced European range was undertaken to assess the growth and reproduction at a broader scale, thus contributing to conservation and management strategies at a country scale in the UK. For all populations, mean sex ratio was 1:1, back‐calculated total length (TL) ranged from 19 to 334 mm, and maximum age was 13 years. Growth and body condition varied greatly across Europe. Growth trajectories in England, Russia and Poland were significantly faster than in Finland. Within England, growth index was lower in Hertfordshire than in Essex and Norfolk, and Fulton condition (plumpness) index was higher in Essex than in Norfolk. Reproductive traits varied greatly both in males and females, with age at maturity ranging from 1.5 to 5 years, and with the shortest life spans observed in England. Length at maturity was usually at a lower TL in males than females (except in Essex populations). Female age at maturity decreased significantly with juvenile growth, which was defined as TL at age 2, the age above which females in most populations achieved maturity. Predicted temperature rise (i.e. under a climate change scenario) may benefit crucian carp growth, as predicted for related competitive invaders (e.g. goldfish Carassius auratus). From a conservation perspective, suggested management strategies include reducing populations of non‐native fishes, implementing measures of habitat restoration and re‐stocking rehabilitated ponds from ‘source areas’, i.e. those containing crucian carp populations in good status.
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 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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».