Dive shapes reveal temporal changes in the foraging behaviour of different age and sex classes of harbour seals (<i>Phoca vitulina</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Classifying dives into two-dimensional shapes based on time and depth is an attempt to extract additional information about the behaviour of aquatic air-breathing predators. In some species, there is considerable circumstantial evidence that different dive shapes represent different behaviours. However, few studies have provided direct evidence of the relationship between dive shape and function. We classified over 283 000 dives of adults (31 males and 45 females) and suckling (13) and recently weaned (15) harbour seal (Phoca vitulina) pups into seven shapes using supervised discriminant function analysis. Changes in the percentage of U-shaped dives over time within adults and weaned pups were associated with changes in food intake derived from water-flux studies on subsets of the same individuals. The changes in the percentage of U-shaped dives were accompanied by roughly reciprocal changes in V-shaped dives, whereas there was little change in other dive shapes, indicating that V-shaped dives are not generally exhibited during foraging. Video of adult males (from an animal-borne video system) also showed that there was a strong but not exclusive association between foraging and U-shaped dives. Our results indicate that changes in the percentage of U-shaped dives may serve as a reasonable index of changes in foraging behaviour. However, behaviours of suckling pups and adult males during the breeding season cannot be easily inferred from dive shape alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».