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Enregistrement W2020878427 · doi:10.1139/z07-105

Foraging effort of Surf Scoters (Melanitta perspicillata) wintering in a spatially and temporally variable prey landscape

2007· article· en· W2020878427 sur OpenAlexafffundvenue
Molly Kirk, Daniel Esler, W. Sean Boyd

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited Canada
Mots-clésForagingPredationBiologyHabitatEcologyIntertidal zoneAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We monitored foraging effort of radio-tagged Surf Scoters (Melanitta perspicillata (L., 1758)) in three different habitats: (1) shellfish farm structures with high densities of mussels and strong seasonal prey depletion, (2) soft-bottom clam beds with more stable but less available prey, and (3) rocky intertidal beds with moderate mussel densities and depletion rates. We predicted that foraging effort would vary uniquely by habitat, with effort increasing more where depletion was strongest. However, variation in both hourly and daily foraging efforts was best explained by date only. Effort per hour was lowest in early December (presumably owing to very high prey abundance), increased until mid-February as prey declined, and then decreased again in March (probably owing to increased daylight time for foraging). Foraging effort estimated over a full day increased steadily from December to March as prey were depleted. Temporal patterns of effort did not vary by habitat after accounting for seasonal effects. Instead of increasing foraging effort in habitats with strong depletion, Surf Scoters redistributed to habitats with lower degrees of prey reduction as the season progressed. We suggest that Surf Scoters respond to variation in prey by adjusting both foraging effort and habitat selection as the prey landscape changes.

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)0,000
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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