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Enregistrement W7099151677

Top-down vs. bottom-up drivers of recruitment in a key marine invertebrate: investigating early life stages of snow crab

2014· article· en· W7099151677 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundfishJuvenileAbundance (ecology)CannibalismBenthic zoneSnow
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many snow crab fisheries have fluctuatedwidely over time in a quasi-cyclic way due to highly variable recruitment. The causes of this variability are still debated. Bottom-up processes related to climate variabilitymay strongly affect growth and survival during early life, whereas top-down preda-tor effects may be amajor source of juvenile mortality. Moreover, intrinsic density-dependent processes, which have receivedmuch less attention, are hypothetically responsible for the cycles in recruitment. This study explored how climate, larval production, intercohort cannibalism and groundfish predation may have affected recruitment of early juvenile snow crab in the northwest Gulf of St Lawrence (eastern Canada) over a period of 23 years. Abundance of early juvenile snow crabs (2.5–22.9 mm in carapace width), representing the first 3 years of benthic life, came from an annual trawl survey and was used to determine cohort strength. Analyses revealed a cyclic pattern in abundance of 0+ crabs that may arise fromcohort resonant effects. This pattern consistedof three recruitmentpulses butwas reduced to twopulses byage2+, while the interannual variability of cohort strengthwas dampened. This reconfiguration of the earliest recruitment patternwas dictated primarily by bottomwater tem-perature and cannibalism, which progressively overruled the pre-settlement factors of larval production and surface water temperature that best explained abundance of 0+ crabs. The results strongly suggest that bottom-up and density-dependent processes prevail over top-down control in

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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