SHARK ATTACKS ON BOTTLENOSE DOLPHINS (<i>TURSIOPS ADUNCUS</i>) IN SHARK BAY, WESTERN AUSTRALIA: ATTACK RATE, BITE SCAR FREQUENCIES, AND ATTACK SEASONALITY
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Shark predation may have been a central factor influencing the evolution of sociality in dolphins, as well as a determinant of dolphin habitat use and behavior. To understand the role of predation in driving interpopulation differences in behavior and sociality, it is important to quantify differences in predation risk among populations. This study describes the frequency of shark‐inflicted scars and estimates the shark attack rate on bottlenose dolphins ( Tursiops aduncus ) in Shark Bay, Western Australia. Shark bite scars were found on 74.2% (95 of 128) of non‐calves, and most of these scars were inflicted by tiger sharks ( Galeocerdo cuvier ). Although there were no differences among age/sex classes in the frequency of scarring, significantly more adult males than adult females bore multiple scars. The rate of unsuccessful shark attack was estimated to be between 11% and 13% of dolphins attacked each year. Large sharks (>3 m) were responsible for a disproportionate number of attacks. However, bites from small carcharhinid sharks on 6.2% of dolphins suggest that some of these small sharks may be dolphin ectoparasites. Both the scar frequencies and attack rate suggest that Shark Bay dolphins face a greater risk of predation than bottlenose dolphins in other locations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».