Analysis of cyclic population dynamics of snow crab in the southern Gulf of St. Lawrence using a stage-structured discrete-time population model
Notice bibliographique
Résumé
The snow crab fishery is one of Canada’s most profitable fisheries and is a significant economic driver in coastal communities in Atlantic Canada and Quebec. Snow crab is generally considered to be a stenothermic species and warming due to climate change is a concern. Population models are valuable tools for understanding and predicting how biological populations change over time and how they respond to environmental and anthropic pressures. However, due to the species’ complex life cycle, developing an adequate population dynamics model is challenging. To address this, we develop a discrete-time population model incorporating three developmental stages for each sex : immature, adolescent and adult for the male; immature, prepubescent and adult for the female. The model is parameterized to study the snow crab population in the southern Gulf of St. Lawrence and includes density-dependent processes (i.e. intercohort cannibalism), while groundfish predation is excluded due to its presumed minimal impact in this region. Results show that cannibalism can regulate snow crab population dynamics by generating natural cycles or stabilizing abundance, depending on fertility levels. These findings highlight the importance of including such biological interactions in stock assessment models to better capture long-term population variability. We also examine how variability in recruitment, natural mortality, and fishing mortality can contribute to cyclic dynamics. Bifurcation analysis and periodograms are used to further characterize the population’s behaviour across a range of scenarios. • Population model for snow crab in the southern Gulf of St. Lawrence (sGSL). • Model leads to a good representation of trawl survey data in the sGSL. • Better understanding of main driver of cyclic population dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».