Seabird foraging behaviour indicates prey type
Notice bibliographique
Résumé
To investigate how a generalist marine predator modifies its foraging behaviour by prey type, we attached time-depth-temperature recorders to chick-rearing thick-billed murres (n = 204) at Coats Island, Nunavut, Canada from 1999 to 2007.Predators varied their behavior along 3 major 'axes': foraging effort, prey depth and prey lifestyle (benthic/pelagic).Dive behaviours for different prey -fish doctor, squid, sandlance, amphipods, snakeblenny, daubed shanny, sandlance and Arctic shanny -were discriminated from one another in a discriminant analysis of dive variables and these prey were therefore considered 'specialist' prey items.Specifically, amphipods were captured during V-shaped dives near the colony with a slow bird descent rate, squid were captured during deep V-shaped dives in cold water and fish doctor were captured during a long series of U-shaped dives in relatively warm water far from the colony.Arctic shanny and snakeblenny tended to be taken at moderate distances from the colony, with snakeblenny taken at deeper depths.Daubed shanny captures showed a bimodal distribution, with some taken at shallow depths far from the colony and others at deep depths close to the colony.Dive behaviours for Arctic cod, capelin and sculpin overlapped both with each other and the behaviours for specialist prey items and, therefore, were classified as 'generalist' prey items.In general, V-shaped dives preceded deliveries of pelagic prey items and U-shaped dives preceded deliveries of benthic prey items.Our results strongly suggest that generalist marine predators use stereotypic behaviour to forage for prey items, based on previous knowledge about what locations/strategies maximized intake for a given prey type.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».