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Enregistrement W7133282526

Trapping Methods for the Invasive European Green Crab in Canada

2022· other· en· W7133282526 sur OpenAlexaboutno aff
Cynthia H. McKenzie, Kyle Matheson, Philip S. Sargent, Michael Piersiak, Renée Y. Bernier, Nathalie Simard, Thomas W. Therriault

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrap (plumbing)HabitatInvasive speciesIntroduced speciesTrappingEcosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European Green Crab (EGC; Carcinus maenas) is a voracious aquatic invasive species (AIS) that threatens Canada’s Atlantic and Pacific marine and estuarine ecosystems. It preys on and competes with commercial and recreational shellfish, negatively impacts commercial fisheries, and destroys ecologically- and biologically-significant habitat for native species. Fisheries and Oceans Canada (DFO) has developed substantial knowledge of EGC, particularly regarding trapping for early detection, monitoring, research, and physical removal for control. Information on trapping method considerations (deployment, environment, behaviour, catch) and goal focussed protocols for different objectives including control measures and mitigation strategies has been compiled to provide advice on detection and control of EGC. Trapping EGC is critical for early detection, determining impacts on native species and habitat, and rapid response and control efforts to prevent ecosystem degradation and commercial fishery loss. A review of 69 peer reviewed studies and unpublished projects on EGC trapping were reviewed to examine trap types used in Canada (46 studies) and elsewhere (23 studies). Fifteen traps were categorized by type and usage in Canada and 13 additional traps that were used in North America and other parts of the world. The Fukui collapsible crab trap was the most utilized trap in Canada based on the review. Other traps have proven effective and direct trap type comparisons have been conducted in several regions. Trap selection must consider the trapping objective, in particular, the targeted portion of the EGC population, as some trap types can disproportionately catch large adult EGC due to trap design and intraspecific EGC behaviours. Several factors are key in selecting an appropriate trap type based on trapping objectives, which can include habitat type, depth and site location, deployment method, life stage of targeted population, bycatch considerations and available resources. Trapping is an effective methodology for monitoring relative changes in EGC abundances and population dynamics, including changes in co-occurring native species (e.g., rock crab, lobster, and some fish depending on the trap type) that may be impacted by the invasion. Trapping for rapid response and control can effectively reduce EGC numbers and alter population dynamics. Outcomes could include reduction of EGC mean body size and recovery of impacted native species and habitat, but trapping efforts may need to be sustained to maintain low impacts of EGC on ecosystem components. Knowledge gaps identified include a lack of information on trapping juvenile EGC and determining effective threshold levels or numbers for control to prevent environmental and fishery impacts. This EGC trapping advice could be incorporated by managers into a decision making tool for guiding action related to early detection, rapid response, and control management activities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
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