Site specialists, diet generalists? Isotopic variation, site fidelity, and foraging by loggerhead turtles in Shark Bay, Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope data are useful for inferring foraging and niche variation in marine taxa but can be difficult to interpret, in part because different foraging patterns may result in similar isotopic values.Here, we integrate stable isotope analysis (δ 13 C and δ 15 N) with behavioral data to investigate the foraging ecology of loggerhead turtles Caretta caretta on a feeding ground in Shark Bay, Western Australia.Large loggerhead turtles showed little among-individual isotopic variance in skin samples, suggesting similar foraging or habitat use patterns over several months or more.Analysis of loggerhead foraging in video data, and comparison with isotopic variance for sympatric green turtles Chelonia mydas, suggest that low isotopic variance among large loggerheads reflects a similar, highly generalized diet within individuals.Higher isotopic variance among smaller turtles may reflect variation in diet, timing of recruitment to neritic habitat or use of food webs varying along other isotopic gradients.Loggerheads showed strong fidelity to the study site over many years, and individuals recaptured frequently showed remarkable affinity for very small geographic areas, often < 5 km 2 .Thus, a substantial proportion of the Shark Bay loggerhead population comprises site specialists, with larger adults appearing to be diet generalists.Our results also suggest that among-individual isotopic variation found at some loggerhead nesting locations may reflect the isotopic characteristics of preferred migratory or foraging grounds owing to long-term site fidelity and less likely reflects prey specialization by individuals within specific feeding areas.
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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 | 0,001 | 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 ».