FEEDING PREFERENCES OF THE MONKEY MIA DOLPHINS: RESULTS FROM A SIMULTANEOUS CHOICE PROTOCOL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The semiwild beach‐feeding bottlenose dolphins (Tursiops aduncus) of Monkey Mia, Western Australia, provide an unparalleled opportunity to examine prey preference of this species. In a series of binary‐choice feeding experiments, we took advantage of the animals' willingness to be fed by hand, to explore their preferences for fish species, size, and state (freshly caught or previously frozen). At the end of each beach visit, each dolphin was provided with a pair of fish but allowed to eat only the first one chosen. The dolphins appeared indifferent among the three species of fish offered to them (yellowtail trumpeter, Amniataba caudovittatus; striped trumpeter, Pelates sexlineatus; and western butterfish, Pentapodus vitta), which were of similar body form and matched for mass. Overall, the dolphins showed a slight preference for the larger of two yellowtail trumpeter offered, suggesting the capability for rational choice when there was a basis for it (most likely energy in this case), although there was considerable individual variation. The dolphins did not distinguish between freshly caught and previously frozen yellowtail. The methodology we describe can be used to generate data of potential value for understanding food and habitat selection of wild dolphins, and for modifying management practices for semiwild dolphins at Monkey Mia and elsewhere.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».