A genetic analysis of sex-specific prey consumption in harbor seals (Phoca vitulina) and the implications for commercially important fish species in the Pacific Northwest.
Notice bibliographique
Résumé
Formerly abundant salmonid, rockfish, and herring species are experiencing population decline in the Salish Sea. To design effective management and recovery strategies, we must understand the population dynamics of these fishes in relation to their predator species: the harbor seal (Phoca vitulina). Given that food consumption in the dimorphic harbor seal is related to body mass, an understanding of prey population dynamics requires a description of sex-specific diet preferences. Genetic barcoding was performed on seal scat to generate diet composition data; qPCR was used to identify zinc finger proteins (ZfX and ZfY) to determine the sex of the individual that deposited each sample. Data were collected from two haul-out sites in 2012-2013 in the Georgia Strait, Canada. At Comox during 2012, male harbor seals (n=82 scats) consumed Pacific Hake (37%), salmon species (26%), and Pacific Herring (13%), whereas females (n=68 scats) consumed Pacific Herring (35%), Pacific Hake (8%), salmon species (8%), Pacific Staghorn Sculpin (7%), and Lingcod (5%). Given that Lingcod and sculpins are salmon predators, similar results following complete analysis would indicate that female harbor seals may improve salmon recovery whereas males may diminish it. Findings also highlight the importance of addressing intra-specific differences to understand community interactions and suggest management strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».