Influences of environmental and individual-level covariates on movement behaviour in American lobster Homarus americanus
Notice bibliographique
Résumé
Movements reflect important activities and life history events for animals, and therefore understanding what influences movement in organisms is increasingly important as climate change alters environmental conditions at unprecedented rates. This has relevance for predicting the effects of climate change on fitness and interpreting stock status of species such as American lobster Homarus americanus, whose catchability is behaviourally mediated. We analysed movement tracks from tagged lobsters in a natural environment over short (10 d, n = 37) and long timescales (up to 7 mo, n = 16), applying hidden Markov models to investigate the influence of individual-level and environmental covariates on movement patterns. We classified movement tracks to identify behavioural states through time and compared the distribution of states across habitats to understand how movement may relate to bottom composition. In the short-term analysis, we found evidence for 3 behavioural states: Sheltered, Exploratory, and Transit. In the long-term analysis, we found evidence of Sheltered and Exploratory states, but the Transit state was absent. Movement parameters varied across temperature, with higher velocities and more tortuous movements at higher temperatures. Our results demonstrate that lobsters spend most of their time Sheltered, with state probabilities being altered by diel period, time since release, sex, carapace length, temperature, and tide trend. Further, mobile states were typically observed in areas of low algal cover. Our results underscore the importance of environmental and individual-level factors in understanding lobster movement and suggest that such factors could obscure population depletion if not accounted for in a warming environment.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».