Linking at-sea mortality of a pelagic shearwater to breeding colonies of origin using biogeochemical markers
Notice bibliographique
Résumé
An emerging issue in seabird conservation is the ability to link at-sea mortality with observed demographic changes at breeding colonies. Applications of modelling and biochemical markers can be used to assign mortalities of unknown provenance to a colony of origin ensuring conservation actions are targeted at those colonies identified as the most affected. We analysed feathers (n = 120) from flesh-footed shearwater Puffinus carneipes collected from 5 breeding colonies throughout their range. Using stable isotopes ( 15 N and 13 C) and trace element concentrations (Mn, Ni, Cu, Mo, Ag, Ba, Pb), we assigned birds recovered from fishing vessels off Australia, New Zealand, and the North Pacific to colony of origin, and investigated the rate of correct assignment at 3 spatial scales. Using quadratic discriminant analysis, samples of known origin were correctly assigned to basin, region, and breeding colonies at similar rates (92.3, 81.3, and 88.1%, respectively). Stable isotopes succeeded in assigning individuals among basins (72.8%), performing less well at the region and colony level (52.5 and 36.4%, respectively). In contrast, correct assignment was consistent at all 3 scales using only trace elements (93.2, 95.7, and 96.6%, respectively). Applying our final model based on trace elements to 116 flesh-footed shearwaters taken as bycatch in eastern Australia (n = 30), Western Australia (n = 32), New Zealand (n = 16), eastern North Pacific (n = 27) and western North Pacific (n = 11), we assigned individuals to colonies in New Zealand (35.3%), Western/South Australia (36.2%), Western Australia (27.6%), and Lord Howe Island (0.9%). Bycatch in fisheries may help explain ongoing declines in fleshfooted shearwater populations across the species' range, highlighting the utility of assignment tools to account for unobservable mortality of wildlife at-sea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».