Predicting harvest of non-native signal crayfish in lakes — a role for changing climate?
Notice bibliographique
Résumé
The signal crayfish (Pacifastacus leniusculus) was introduced to Sweden in 1960, and it has a high commercial and recreational value, but it may also have negative effects on native ecosystems. To better predict how climate warming will affect population dynamics of this cool-water crayfish, we explored the role of temperature and density dependence as explanatory factors of the subsequent years’ catch rates of commercially sized signal crayfish in four Swedish lakes. We found air temperatures to be good proxies for water temperatures in all lakes, except during winter. We could only obtain water temperature data for Lake Vättern, and winter temperature data were therefore only included in the analysis of catch-per-unit-effort patterns in this lake. Our results indicate that increasing mean air temperatures will potentially affect the population dynamics of cool-water freshwater crayfish species such as the signal crayfish. Based on data from four lakes, it seems that the population dynamics of signal crayfish are lake-specific and could be affected by either recruitment during the juvenile stage, the survival and growth of adults, or both. Increased fluctuations in water temperature during winter may potentially influence adult survival. To better predict the effects of global warming on the dynamics of cool-water crayfish populations, we suggest that future studies should investigate recruitment in crayfish along temperature gradients and the influence of variations in water temperature on winter mortality.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».