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Enregistrement W2749911645 · doi:10.1139/cjz-2016-0152

The influence of lake attributes and predatory bass on the distribution of northern crayfish (<i>Orconectes</i> <i>virilis</i>) in central New Hampshire

2017· article· en· W2749911645 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole C. Ramberg‐Pihl, Kerry L. Yurewicz, Thomas Boucher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlymouth State University
Mots-clésCrayfishMicropterusCatch per unit effortBass (fish)BiologyFisheryPredationEcologyElectrofishingAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduced species influence the dynamics and structure of freshwater systems; understanding the variables that shape introduced species’ distributions can aid in anticipating their spread. We examined multiple factors that may influence the distribution of northern crayfish (Orconectes virilis (Hagen, 1870)), an introduced species, in New Hampshire, USA. Sampling occurred July to August 2010 in 20 lakes. We tested catch per unit effort (CPUE) and body size of crayfish against lake trophic status, size, depth, and shoreline development, as well as substrate type. We also compared CPUE and body size in the presence or absence of known predators, smallmouth bass (Micropterus dolomieu Lacepède, 1802) and largemouth bass (Micropterus salmoides (Lacepède, 1802)). Crayfish body size was not strongly associated with any tested variables, nor were there significant correlations between lake-level parameters and CPUE. CPUE increased with rocky substrates and decreased with macrophyte cover. We also found significantly lower CPUE in lakes with bass predators; this could be due to consumptive effects directly lowering crayfish abundance, nonconsumptive effects of bass on crayfish behavior, or both. Our work provides a baseline for future surveys examining northern crayfish or bass expansion in New Hampshire and highlights a variable that could be important as this crayfish colonizes additional locations outside its native range.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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