Jellyfish Support High Energy Intake of Leatherback Sea Turtles (Dermochelys coriacea): Video Evidence from Animal-Borne Cameras
Notice bibliographique
Résumé
The endangered leatherback turtle is a large, highly migratory marine predator that inexplicably relies upon a diet of low-energy gelatinous zooplankton. The location of these prey may be predictable at large oceanographic scales, given that leatherback turtles perform long distance migrations (1000s of km) from nesting beaches to high latitude foraging grounds. However, little is known about the profitability of this migration and foraging strategy. We used GPS location data and video from animal-borne cameras to examine how prey characteristics (i.e., prey size, prey type, prey encounter rate) correlate with the daytime foraging behavior of leatherbacks (n = 19) in shelf waters off Cape Breton Island, NS, Canada, during August and September. Video was recorded continuously, averaged 1:53 h per turtle (range 0:08-3:38 h), and documented a total of 601 prey captures. Lion's mane jellyfish (Cyanea capillata) was the dominant prey (83-100%), but moon jellyfish (Aurelia aurita) were also consumed. Turtles approached and attacked most jellyfish within the camera's field of view and appeared to consume prey completely. There was no significant relationship between encounter rate and dive duration (p = 0.74, linear mixed-effects models). Handling time increased with prey size regardless of prey species (p = 0.0001). Estimates of energy intake averaged 66,018 kJ • d(-1) but were as high as 167,797 kJ • d(-1) corresponding to turtles consuming an average of 330 kg wet mass • d(-1) (up to 840 kg • d(-1)) or approximately 261 (up to 664) jellyfish • d(-1). Assuming our turtles averaged 455 kg body mass, they consumed an average of 73% of their body mass • d(-1) equating to an average energy intake of 3-7 times their daily metabolic requirements, depending on estimates used. This study provides evidence that feeding tactics used by leatherbacks in Atlantic Canadian waters are highly profitable and our results are consistent with estimates of mass gain prior to southward migration.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,037 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».