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Enregistrement W2337561254 · doi:10.3354/meps11674

Linking eelgrass decline and impacts on associated fish communities to European green crab Carcinus maenas invasion

2016· article· en· W2337561254 sur OpenAlexaboutno aff
Kyle Matheson, CH McKenzie, R. S. Gregory, DA Robichaud, IR Bradbury, PVR Snelgrove, GA Rose

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinus maenasZostera marinaFisherySeagrassMarine ecosystemGeographyBiologyEcosystemEcologyDecapodaCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 548:31-45 (2016) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps11674 Linking eelgrass decline and impacts on associated fish communities to European green crab Carcinus maenas invasion K. Matheson1,*, C. H. McKenzie1, R. S. Gregory1, D. A. Robichaud2, I. R. Bradbury1, P. V. R. Snelgrove3, G. A. Rose4 1Fisheries and Oceans Canada, Ecological Sciences Section, Northwest Atlantic Fisheries Centre, St. John’s, Newfoundland and Labrador A1C 5X1, Canada 2LGL Limited, Sidney, British Columbia V8L 3Y8, Canada 3Department of Ocean Sciences and Biology Department, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, Newfoundland and Labrador A1C 5S7, Canada 4Centre for Fisheries Ecosystems Research, Fisheries and Marine Institute of Memorial University of Newfoundland, St. John’s, Newfoundland and Labrador A1C 5R3, Canada *Corresponding author: kyle.matheson@dfo-mpo.gc.ca ABSTRACT: Following their first detection in Newfoundland in 2007, populations of invasive European green crabs Carcinus maenas (Linnaeus, 1758) have increased and spread throughout eelgrass Zostera marina meadows. Green crabs can reduce eelgrass biomass by damaging rhizomes and plant shoots when burrowing for shelter and digging for prey. Empirically demonstrating large spatial-scale impacts of green crabs on eelgrass and subsequent cascading effects on the ecosystem has proven difficult because of the general absence of effective baseline studies prior to an invasion of green crabs. We conducted surveys in Placentia and Bonavista bays, Newfoundland (20 sites) to compare eelgrass and associated fish communities before and after an invasion of green crabs. We analyzed eelgrass surveys from 1998 and 1999 (before green crab) and again in 2012 (after green crab) using a Before-After-Control-Impact (BACI) study design in order to isolate effects of crab-induced eelgrass loss from effects independent of green crabs. Underwater video sampling evaluated eelgrass change over time and indicated a 50% decline in eelgrass percent cover since 1998 at sites with green crabs, and eelgrass declines up to 100% at sites with highest abundances and longest established presence of green crabs. Beach seining showed a sharp decline in abundance and biomass of fish (~10-fold between sites with and without green crabs) and indicated changes in fish community structure after green crab arrival at a site. Our results suggest cascading effects on fish communities and substantial potential impacts in coastal ecosystems occur following green crab invasion. KEY WORDS: Invasive species · Green crab · Eelgrass · Fish community · Before-After-Control-Impact · BACI Full text in pdf format PreviousNextCite this article as: Matheson K, McKenzie CH, Gregory RS, Robichaud DA, Bradbury IR, Snelgrove PVR, Rose GA (2016) Linking eelgrass decline and impacts on associated fish communities to European green crab Carcinus maenas invasion. Mar Ecol Prog Ser 548:31-45. https://doi.org/10.3354/meps11674 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 548. Online publication date: April 21, 2016 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2016 Inter-Research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations96
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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