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Enregistrement W2134138032 · doi:10.1111/j.1748-7692.2003.tb01122.x

FEEDING PREFERENCES OF THE MONKEY MIA DOLPHINS: RESULTS FROM A SIMULTANEOUS CHOICE PROTOCOL

2003· article· en· W2134138032 sur OpenAlexaff
Lawrence M. Dill, Elizabeth S. Dill, D. Canham Charles

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryPredationBiologyFish <Actinopterygii>PreferenceCetaceaHabitatGeographyZoologyEcologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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