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Enregistrement W1965616103 · doi:10.4319/lo.2011.56.3.0802

Inter‐annual changes in prey fields trigger different foraging tactics in a large marine predator

2011· article· en· W1965616103 sur OpenAlexaff
Stefan Garthe, William A. Montevecchi, Gail K. Davoren

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingPelagic zonePredationCapelinBiologyEcologyFisheryPredatorRange (aeronautics)ForageForage fishPiscivore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on inter‐annual comparisons of the foraging behavior of Global Positioning System–equipped chick‐rearing northern gannets ( Morus bassanus ) in the western Atlantic during years with contrasting oceanographic and prey conditions. We hypothesized that the predators would modify their foraging tactics when small fishes (capelin [ Mallotus villosus ]) and large pelagic fishes (mackerel, saury) varied in inter‐annual abundances. We predicted differences in (1) diving behavior, (2) spatial, and (3) temporal patterning of foraging behavior. Predictions 1 and 2 were supported, prediction 3 rejected. Dives were significantly deeper (4.3 ± 0.4 vs. 2.7 ± 0.3 m) and longer (10.1 ± 1.0 vs. 5.0 ± 0.2 s), and more U‐shaped dives (dives where birds stayed at more or less one depth) were performed (52% ± 7% vs. 7% ± 2%) in the year with higher abundance of forage fishes. Flight patterns exhibited remarkable spatial and geographic differences: gannets flew significantly (17%) more and foraging ranges were about twice as long when they pursued large pelagic fishes (mean = 122 ± 81 km vs. 62 ± 12 km). The 95% kernel feeding range was 34 times larger when large pelagic fishes were available. Yet foraging trip durations were not different between years. Inter‐annual variation in foraging tactics by the same species at the same colony in successive years was strongly related to prey availability, showing that spatial foraging parameters can be determined largely by ocean and prey conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations66
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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