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Enregistrement W2158473725 · doi:10.2989/1814232x.2015.1013058

Intraguild predation and partial consumption of blue sharks<i>Prionace glauca</i>by Cape fur seals<i>Arctocephalus pusillus pusillus</i>

2015· article· en· W2158473725 sur OpenAlexaff
Chris Fallows, HP Benoît, Neil Hammerschlag

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Marine Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPredationIntraguild predationTrophic levelBiologyFur sealEcologyApex predatorCapePredatorFisheryTrophic cascadePredatory fishGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The top-down effects of predators on ecosystem structure and dynamics have been studied increasingly. However, the nature and consequence of trophic interactions between upper-trophic-level predators have received considerably less attention. This is especially the case in marine systems due to the inherent challenges of studying highly mobile marine species. Here we describe the first documentation of asymmetrical intraguild predation by a pinniped predator on a mid-sized predatory shark. The report is based on direct observations in South African waters, in which free-swimming blue sharks Prionace glauca were captured and partially consumed by Cape fur seals Arctocephalus pusillus pusillus. These observations are important not just for understanding the interactions between these two species but more broadly for their implications in understanding the trophic ecology of pinnipeds, many populations of which have increased while numerous shark populations have declined.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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