Erimacrus isenbeckii
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Erimacrus isenbeckii | ||||||||||||
| Systematik | ||||||||||||
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| Wissenschaftlicher Name der Gattung | ||||||||||||
| Erimacrus | ||||||||||||
| Benedict, 1892 | ||||||||||||
| Wissenschaftlicher Name der Art | ||||||||||||
| Erimacrus isenbeckii | ||||||||||||
| (JF Brandt, 1848) |
Erimacrus isenbeckii (umgangssprachlich auch als Haar-Krabbe oder Rosshaar-Krabbe bezeichnet[1]) ist eine Art der Krabben und einziger Vertreter der Gattung Erimacrus.[2] Sie kommt von der Gezeitenzone (intertidal) bis zum Kontinentalhang in Tiefen bis 400 m im gemäßigten Nordpazifik vor.[3] Sie bewohnt den Golf von Alaska, die Küsten der Aleuten, im Osten Russlands sowie Japans und Koreas.[1] Ihr Fleisch wird in der japanischen Küche geschätzt.
Merkmale
Der Carapax von Erimacrus isenbeckii wird maximal 11 cm lang. Er ist länger als breit und längsoval. Der Seitenrand ist bogenförmig und mit sieben Zähnen bewaffnet. Die Schreitbeine sind mit Dornen besetzt.[3]
Wirtschaftliche Nutzung
Die Art wird in Japan als Meeresfrucht geschätzt. Um die Bestände vor Überfischung zu schützen, ist der Fang von Weibchen an den Küsten Hokkaidōs verboten. Da sich die Geschlechtsorgane auf der Bauchseite befinden, ist eine Geschlechtsbestimmung vor dem Fang schwierig. Nur erfahrene Krabbenfischer können das Geschlecht auch in Aufsicht bestimmen, mittlerweile wurde eine KI entwickelt, die dies erlaubt.[4]
Weblinks
Einzelnachweise
- ↑ a b Erimacrus isenbeckii Haar-Krabbe, Rosshaar-Krabbe. In: meerwasser-lexikon.de. Abgerufen am 15. Dezember 2025 (englisch).
- ↑ Erimacrus Benedict, 1892. In: marinespecies.org. Abgerufen am 15. Dezember 2025 (englisch).
- ↑ a b Gary C. B. Poore, Shane T. Ahyong: Erimacrus Benedict, 1892. In: Marine Decapod Crustacea. A Guide to Families and Genera of the World. Csiro Publishing, Clayton South 2023, ISBN 978-1-4863-1180-4, S. 492 (englisch).
- ↑ Yoshitaka Ueki, Kenji Toyota, Tsuyoshi Ohira, Ken Takeuchi, Shin-ichi Satake: Gender identification of the horsehair crab, Erimacrus isenbeckii (Brandt, 1848), by image recognition with a deep neural network. In: Scientific Reports. Band 13, 2023 (englisch, nature.com).