Unique seasonal forage bases within a local population of bottlenose dolphin (<i>Tursiops truncatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using photo‐identification data, bottlenose dolphin ( Tursiops truncatus ) populations can be differentiated based on their use of particular estuaries or coastal habitats. Questions remain, however, about the validity of such fine‐scale population partitioning and whether the resulting assemblages utilize unique forage bases. To address the issue of forage base use, stable isotopes of carbon (δ 13 C), nitrogen (δ 15 N) and sulfur (δ 34 S) were analyzed from skin tissues ( n = 74) of bottlenose dolphins sampled seasonally along the coast and in three estuaries near Charleston, South Carolina. Autumn values of δ 34 S, δ 15 N, and δ 13 C and summer values of δ 34 S indicated that dolphins sampled from these four assemblages utilized unique forage bases, despite limited sample sizes. Likewise, autumn and spring differences in δ 15 N and δ 13 C values were evident in the North Edisto River, and in δ 34 S from dolphins sampled from all three estuarine assemblages; no seasonal differences were identified in the coastal assemblage. Results demonstrate the importance of considering spatial and temporal variation in forage base when developing local management plans for bottlenose dolphin and highlight the discriminatory power of δ 34 S for estuarine and coastal marine mammals. These results also suggest that stable isotopes could be developed as a complementary tool for photo‐identification based partitioning of bottlenose dolphin populations.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».