Does tiger shark predation risk influence foraging habitat use by bottlenose dolphins at multiple spatial scales?
Notice bibliographique
Résumé
Prey availability and predation risk are important determinants of habitat use, but their importance may vary across spatial scales. In many marine systems, predator and prey distributions covary at large spatial scales, but do no coincide at small spatial scales. We investigated the influences of prey abundance and tiger shark ( Galeocerdo cuvier ) predation risk on Indian Ocean bottlenose dolphin ( Tursiops aduncus ) habitat use across multiple spatial scales, in Shark Bay, Western Australia. Dolphins were distributed between deep and shallow habitats and across microhabitats within patches approximately proportional to prey density when shark abundance was low. When shark abundance was high, foraging dolphins greatly reduced their use of dangerous, but productive, shallow patches relative to safer deep ones. Also, dolphins reduced their use of interior portions of shallow patches relative to their edges, which have higher predator density but lower intrinsic risk (i.e. a higher probability of escape in an encounter situation). These results suggest that predation risk and prey availability influence dolphin habitat use at multiple spatial scales, but intrinsic habitat risk, and not just predator encounter rate, is important in shaping dolphin space use decisions. Therefore, studies of habitat use at multiple spatial scales can benefit from integrating data on prey availability and the subcomponents of predation risk.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».