Refining age at legal-size estimation in the Newfoundland & Labrador populations of the snow crab <i>Chionoecetes opilio</i> (Fabricius, 1788) (Decapoda: Brachyura: Oregoniidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current knowledge of age at legal size in Newfoundland & Labrador (NL) and other snow-crab stocks is incomplete due to historic estimations not accounting for skip-molting growth delays. Previous work has shown skip-molting incidence to occasionally be very high in males, both in NL and some other major snow-crab stocks. This warrants research to better understand impacts of skip-molting on snow-crab age and growth dynamics, which are central to population assessment and resource management. We simulated the impact of skip-molting on growth dynamics of snow crabs from three regions around NL by coupling a nineteen year time series of molt-type probabilities derived from field trawl surveys to historical data on age-at-instar based on cohort analysis of wild populations that do not consider skip-molting in making age estimations. Trawl surveys and simulations showed that skip-molting is a prominent feature in NL snow crabs, with up to four skip-molts being a reasonable maximum possible estimate for males in portions of the NL snow-crab stock. A complementary analysis examining the ability to age snow crabs using gastric mill band counts showed overall strong agreement with published growth trajectories that were modified to include skip-molting as well as reasonable average age approximations for most crabs, but unexpectedly high variability in age estimates for individuals of a same instar stage and unexpectedly low age estimates for younger crabs. Our study leads to a refinement of age at legal size for NL snow crab from the current nine-year estimate to a range of 9–13 years. Although this range is deemed to capture virtually every crab reaching legal size in NL snow-crab populations, ages higher than 11 years to fishery recruitment (2 skip-molts) are relatively infrequent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».