Mongoose predation on sea turtle nests: linking behavioural ecology and conservation
Notice bibliographique
Résumé
The introduced small Asian mongoose (Herpestes javanicus) is a widespread predator of sea turtle eggs and hatchlings in the Caribbean. I studied the behavioural ecology of mongoose predation on the nests of critically endangered hawksbill sea turtles (Eretmochelys imbricata) in Barbados. Combining short-term field experiments with seven years of hawksbill nesting data, I investigated how mongoose foraging behaviour, antipredator behaviour and landscape use explain the spatial and temporal patterns of sea turtle nest predation. An experiment combining artificial nests and predator tracking revealed a direct relationship between fine-scale variation in mongoose activity and nest predation risk. The combination of mongoose avoidance of open areas and the spatial distribution of hawksbill nests relative to patches of beach vegetation accurately predicted the observed peak in nest predation near the vegetation edge. Egg-burial depth by nesting hawksbills also affected predation risk, but this was primarily due to the increased digging effort required rather than any increase in nest concealment with depth. A second experiment with artificial nests confirmed the causal relationship between burial depth and predation risk and showed that substrate disturbance is a primary cue for nest detection by mongooses. At the landscape scale, mongooses tracked local nest abundance but showed a fine-scale negative response to human beach use, suggesting that human activity on nesting beaches may improve nest survival by deterring predators. Finally, an analysis of nest survival times showed that nests were most vulnerable to predation in first days following oviposition and that predation risk increased over the nesting season, providing a general framework for planning where and when predation reduction methods should be applied. I conclude that predation risk for sea turtle nests is likely to depend on: i) how predator nest-finding behaviour is modulated by nest characteristics such as cue availability and digging cost and ii) behavioural processes such as predator avoidance and resource tracking that drive patterns of landscape use and alter the contact rate between predators and nests. Despite the pessimistic views of some recent commentators, my thesis shows that Behavioural Ecology can provide unique and relevant insight into the ecological processes underlying conservation problems.
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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) | 0,000 | 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 ».