Habitat geography around Hawaii’s oceanic islands influences tiger shark (Galeocerdo cuvier) spatial behaviour and shark bite risk at ocean recreation sites
Notice bibliographique
Résumé
We compared tiger shark (Galeocerdo cuvier) spatial behaviour among 4 Hawaiian Islands to evaluate whether local patterns of movement could explain higher numbers of shark bites seen around Maui than other islands. Our sample consisted of 96 electronically-tagged (satellite and acoustic transmitters) tiger sharks, individually tracked for up to 6 years. Most individuals showed fidelity to a specific 'home' island, but also swam between islands and sometimes ranged far (up to 1,400 km) offshore. Movements were primarily oriented to insular shelf habitat (0-200 m depth) in coastal waters, and individual sharks utilized core-structured home ranges within this habitat. Core utilization areas of large tiger sharks were closer to high-use ocean recreation sites around Maui, than around Oahu. Tiger sharks routinely visited shallow ocean recreation sites around Maui and were detected on more days overall at ocean recreation sites around Maui (62-80%) than Oahu (<6%). Overall, our results suggest the extensive insular shelf surrounding Maui supports a fairly resident population of tiger sharks and also attracts visiting tiger sharks from elsewhere in Hawaii. Collectively these natural, habitat-driven spatial patterns may in-part explain why Maui has historically had more shark bites than other Hawaiian Islands.
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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 | 0,001 | 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 ».