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Enregistrement W2068697959 · doi:10.3354/meps07266

Microhabitat use and prey capture of a bottom-feeding top predator, the European shag, shown by camera loggers

2008· article· en· W2068697959 sur OpenAlexfundno aff
Yutaka Watanuki, Francis Daunt, Akinori Takahashi, Mark A. Newell, Sarah Wanless, Katsufumi Sato, Nobuyuki Miyazaki

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHokkaido UniversityScottish Natural HeritageMcGill University
Mots-clésForagingFisheryApex predatorHabitatEcologyPredationSeabirdPredatorGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of the fine-scale use of foraging habitat are essential for understanding the role of seabirds in marine ecosystems.However, until recently, relationships between foraging and habitat usage were only possible at a coarse scale.We used miniaturized bird-borne digital still-picture camera loggers to obtain high-quality images of the foraging habitat used by 9 European shags Phalacrocorax aristotelis.Underwater images revealed that shags are almost exclusively benthic feeders, but used 2 very distinct foraging habitats: sandy areas and rocky areas with brittlestars, soft corals and kelp.We found no evidence that individuals specialize on a particular habitat.Birds were recorded in rocky and sandy areas over the course of a day and in some cases within a trip.Foraging behaviour differed markedly between habitats.In rocky areas birds foraged solitarily, over a wide range of depths (10 to 40 m) and travelled along the bottom while searching for bottom-living fish such as butterfish Pholis gunnellus.In contrast, shags using sandy habitat frequently fed with conspecifics, foraged mainly at 2 depths (24 or 32 m) and spent the bottom phase of the dive probing into the sand with their bill, presumably to catch lesser sandeels Ammodytes marinus, the major prey item in the diet.This study highlights the flexible foraging strategy of European shags and illustrates how image and dive data can be combined to improve our understanding of the factors influencing the foraging success of benthic feeders.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations117
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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