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Enregistrement W1992998624 · doi:10.1139/cjfas-2014-0230

Geographic and temporal variation in the trophic ecology of a small-bodied shark: evidence of resilience to environmental change

2014· article· en· W1992998624 sur OpenAlexaffvenue
Samantha Munroe, Michelle R. Heupel, Aaron T. Fisk, Colin A. Simpfendorfer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelPelagic zoneGeneralist and specialist speciesEcologyBenthic zoneBiologyApex predatorPredationRange (aeronautics)Isotope analysisHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shark dietary patterns can determine how they will respond to changes in prey availability and biodiversity. Geographic variation in diet can also indicate if species have unique structuring roles or feeding strategies in different environments. Unfortunately, little is known about the diet of most shark species and how diet varies over time and space. This study used stable isotope analysis to assess the diet of the Australian sharpnose shark (Rhizoprionodon taylori). Plasma and muscle δ13C and δ15N of R. taylori were compared with δ13C and δ15N baselines from multiple embayments to determine the isotopic niche, trophic position, and benthic and pelagic contributions to diet over time and space. Overall, R. taylori had a wide trophic position range and consumed prey from benthic and pelagic sources. However, there was geographic and temporal variation in trophic position and benthic and pelagic contributions. These findings indicate R. taylori is a dietary generalist, but different populations may have unique effects on distinct ecosystems. Geographic variation in diet also suggests R. taylori may be adaptive to changes in prey availability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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