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Enregistrement W2043554309 · doi:10.1139/z06-071

Spatial and temporal variability in the fish diet of Antarctic fur seal (<i>Arctocephalus gazella</i>) in the Atlantic sector of the Southern Ocean

2006· article· en· W2043554309 sur OpenAlexvenueno aff
Dexter Davis, Iain J. Staniland, Keith Reid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFur sealBiologyPelagic zoneRange (aeronautics)Antarctic krillKrillForagingHabitatEcologyFisheryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial and temporal variability in the fish component of the diet of Antarctic fur seals (Arctocephalus gazella (Peters, 1875)) in the Atlantic sector of the Southern Ocean was examined using diet data from 10 sites in the region including a 13-year time series from South Georgia. The fish species composition in the diet at each site showed a strong relationship with the local marine habitat / topography. The absence of formerly harvested fish species indicates a lack of recovery of stocks of Notothenia rossii Richardson, 1844 at South Georgia and Champsocephalus gunnari Lönnberg, 1905 at the South Orkney Islands. At South Georgia, Protomyctophum choriodon Hulley, 1981, Lepidonotothen larseni (Lönnberg, 1905), and C. gunnari were the most important species in the diet between 1991 and 2004. Variability in the occurrence of C. gunnari was driven mainly by annual scale processes, particularly those that influence the availability of Antarctic krill (Euphausia superba (Dana, 1852)). The occurrence of the pelagic P. choriodon was primarily influenced by shorter-term water mass changes within the foraging range of the seals. The fish composition in the diet reflects differences in marine habitat / topography, as well as variability, at a range of time scales that reflect environmental variability and harvesting.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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