Impact of diet-index selection and the digestion of prey hard remains on determining the diet of the Steller sea lion (Eumetopias jubatus)
Notice bibliographique
Résumé
Nine prey species (n = 7431) were fed to four captive female Steller sea lions ( Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) in 11 feeding trials over 75 days to investigate the effectiveness of different methods used to determine diet from prey hard remains. Trials aimed to replicate short (1–2 days) and long feeding bouts, and consisted of single species and mixed daily diets. Overall, 25.2% ± 22.2% (mean ± SD, range 0%–83%) otoliths were recovered, but recovery rates varied by species (ANOVA, P = 0.01) and were linearly related to otolith robustness (R2 = 0.88). Squid beaks were recovered at higher frequencies (mean 96%) than the otoliths of all species. Enumerating both non-otolith skeletal structures and otoliths (together termed bones) increased species recovery rates by twofold, on average (P < 0.001), with increases up to 2.5 times for Pacific herring ( Clupea pallasii Valenciennes in Cuvier and Valenciennes, 1847) and 3–4 times for salmonids. Using bones reduced interspecific differences (P = 0.08), but recovery varied among sea lions. Bones were distributed over more scats per meal (mean 2.9 scats, range 0–5) than otoliths (mean 1.9 scats, range 0–4). In three different 15-day mixed diet trials, biomass reconstruction (BR) indices performed better than frequency of occurrence indices in predicting diet fed. Applying our experimentally derived numerical correction factors (to account for species differences in complete prey digestion) further improved BR estimates, resulting in all 12 unweighted comparisons within 5% (for otoliths) and 12% (for bones) of the actual diet fed.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».