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Enregistrement W2604203650 · doi:10.1098/rspb.2017.0166

Risky business for a juvenile marine predator? Testing the influence of foraging strategies on size and growth rate under natural conditions

2017· article· en· W2604203650 sur OpenAlexaff
Nigel E. Hussey, Joseph D. DiBattista, Jonathan W. Moore, Eric J. Ward, Aaron T. Fisk, Steven T. Kessel, Tristan L. Guttridge, Kevin A. Feldheim, Bryan R. Franks, Samuel H. Gruber, Ornella C. Weideli, Demian D. Chapman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingPredationSeagrassBiologyJuvenileEcologyHabitatNatural selectionMangrovePopulationPredatorApex predatorSelection (genetic algorithm)Adaptation (eye)Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms driving selection of body size and growth rate in wild marine vertebrates are poorly understood, thus limiting knowledge of their fitness costs at ecological, physiological and genetic scales. Here, we indirectly tested whether selection for size-related traits of juvenile sharks that inhabit a nursery hosting two dichotomous habitats, protected mangroves (low predation risk) and exposed seagrass beds (high predation risk), is influenced by their foraging behaviour. Juvenile sharks displayed a continuum of foraging strategies between mangrove and seagrass areas, with some individuals preferentially feeding in one habitat over another. Foraging habitat was correlated with growth rate, whereby slower growing, smaller individuals fed predominantly in sheltered mangroves, whereas larger, faster growing animals fed over exposed seagrass. Concomitantly, tracked juveniles undertook variable movement behaviours across both the low and high predation risk habitat. These data provide supporting evidence for the hypothesis that directional selection favouring smaller size and slower growth rate, both heritable traits in this shark population, may be driven by variability in foraging behaviour and predation risk. Such evolutionary pathways may be critical to adaptation within predator-driven marine ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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