The Green Wave: reviewing the environmental impacts of the invasive European green crab (<i>Carcinus maenas</i>) and potential management approaches
Notice bibliographique
Résumé
The European green crab (Carcinus maenas), native to northwestern Europe and Africa, is among the top 100 most damaging invasive species globally. In some regions, including the Atlantic coast of North America, C. maenas has caused long-term degradation of eelgrass habitats and bivalve, crab, and finfish populations, while other areas are near the beginning of the invasion cycle. Owing to the high persistence and reproductive potential of C. maenas populations, most local and regional mitigation efforts no longer strive for extirpation and instead focus on population control. Long-term monitoring and rapid response protocols can facilitate early detection of introductions that is critical to inform management decisions related to green crab control or extirpation. Once C. maenas are detected, local area managers will need to decide on management actions, including whether and what green crab control measures will be implemented, if local invasion might be prevented or extirpated, and if population reduction to achieve functional eradication is achievable. Owing to the immense operational demands likely required to extirpate C. maenas populations, combined with the limited resources for monitoring and removal, it is unlikely that any single government, conservation, and (or) academic organization would be positioned to adequately control or extirpate populations in local areas, highlighting the importance of collaborative efforts. Community-based monitoring, and emerging methods such as environmental DNA (eDNA) may help to expand the spatial and temporal extent of monitoring, facilitating early detection and removal of C. maenas. While several C. maenas removal programs have succeeded in reducing their populations, to our knowledge, no program has yet successfully extirpated the invader, and the cost of any such program would likely be immense and unsustainable over the long-term. An alternative approach is functional eradication, whereby C. maenas populations are reduced below threshold levels such that ecosystem impacts are minimized. Less funding and effort would likely be required to achieve and maintain compared to extirpation. In either case, continual control efforts will be required because C. maenas populations can quickly increase from low densities and larval re-introductions.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».