Comparison of trapping methods for invasive European green crab
Notice bibliographique
Résumé
European Green Crab (EGC) (Carcinus maenas) is a voracious aquatic invasive species (AIS) that poses a serious threat to Canada’s marine and estuarine ecosystems on the Atlantic and Pacific coasts. Fisheries and Oceans Canada (DFO), in partnership with stakeholders and Indigenous groups, has developed substantial knowledge of EGC and its trapping. Trapping has been used for early detection, monitoring, research, and physical removal for control. A review of peer reviewed studies and unpublished projects on EGC trapping was conducted to examine different trap types and their usage in Canada and in other locations where EGC have been trapped. Several factors are key in selecting an appropriate trap type based on trapping objectives. Applications of the different trap types, including important characteristics and deployment logistics are provided in a summary table. Trapping is an effective method for early detection and monitoring relative changes in EGC abundances, population dynamics, and native species. Trapping for rapid response and control can effectively reduce EGC numbers and alter population dynamics. Outcomes could include reduction of mean body size of EGC and recovery of impacted native species and habitat, but trapping efforts may need to be sustained. Knowledge gaps and challenges identified include a lack of information on capturing juvenile EGC in Canada and determining effective threshold levels or numbers for control to prevent environmental and fishery impact.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».