At-sea distribution of female southern elephant seals relative to variation in ocean surface properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the relationships between physical oceanography (sea surface temperature – SST, sea surface height anomaly – SSH, ocean colour – OC, bathymetry – BA, sea-ice concentration – SI, and their associated gradients) and the foraging distribution (time at sea) of female southern elephant seals using generalized linear and generalized additive models (GLM and GAM). Using data from 28 separate foraging trips (22 unique individuals) over two years, we found that during the post-lactation trips (summer), the best GLM demonstrated a negative relationship between time at sea and SST and BA, but a positive relationship with SST gradient and SSH. During the post-moult (winter) trips, there was a negative relationship with OC gradient, SSH, and BA. The best post-lactation GAM identified a positive relationship with OC gradient, negative relationships with OC and SST gradient, and a non-linear relationship with SST. For the post-moult trip there was a negative relationship with OC, SST, BA and BA gradient, and a positive relationship with SST gradient. The relationship between the predicted time and observed time at sea was significant only for the post-lactation GAM, although predictability was low. That SST and its gradient predicted a small, but significant proportion of the variation in time at sea is indicative of the frontal zones within this area that are generally more biologically productive than surrounding regions. It appears that coarse-scale oceanographic configuration influences foraging behaviour in southern elephant seals only subtly. Nonetheless, some of the mechanisms influencing predator foraging are congruent with expectations of distribution of marine food resources at coarse spatial scales.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».