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Enregistrement W2146232207 · doi:10.1139/z02-046

Foraging by Humboldt penguins (<i>Spheniscus humboldti</i>) during the chick-rearing period: general patterns, sex differences, and recommendations to reduce incidental catches in fishing nets

2002· article· en· W2146232207 sur OpenAlexvenueno aff
Sabrina S. Taylor, Marty L. Leonard, Daryl J. Boness, Patrícia Majluf

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Institution
Mots-clésForagingFishingForageBiologyTRIPS architectureFisheryEcologyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the foraging behaviour of endangered Humboldt penguins (Spheniscus humboldti) to examine general foraging patterns, sex differences in foraging behaviour, and the reasons for incidental catches in fishing nets. Humboldt penguins foraged diurnally and typically made short, shallow dives within 30 m of the surface. Males and females made overnight (lasting 25.8 ± 3.4 h; mean ± SD) and day (10.4 ± 2.0 h) trips when they departed the colony to forage. Overnight trips were more common (68.2% of all trips) and were associated with a significantly greater amount of foraging time. Males dived to greater maximum depths than females but did not differ in other diving parameters, including foraging time, foraging effort, and proportions of day and overnight trips made. Adults may maintain their body condition during chick rearing by making a mixture of overnight and day trips. The two foraging periods observed during overnight trips may function to feed both the adults and the chicks, whereas the single period observed during day trips may function to accommodate the rate of provisioning required by the chicks. We suggest that both males and females would be protected from incidental catches in fishing nets if commercial fisheries avoided setting surface nets at night and setting nets between 0 and 30 m depth during the day in areas where penguins forage and transit.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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