Large‐scale molecular diet analysis in a generalist marine mammal reveals male preference for prey of conservation concern
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sex‐specific diet information is important in the determination of predator impacts on prey populations. Unfortunately, the diet of males and females can be difficult to describe, particularly when they are marine predators. We combined two molecular techniques to describe haul‐out use and prey preferences of male and female harbor seals (Phoca vitulina) from Comox and Cowichan Bay (Canada) during 2012–2013. DNA metabarcoding quantified the diet proportions comprised of prey species in harbor seal scat, and qPCR determined the sex of the individual that deposited each scat. Using 287 female and 260 male samples, we compared the monthly sex ratio with GLMs and analyzed prey consumption relative to sex, season, site, and year with PERMANOVA. The sex ratio between monthly samples differed widely in both years (range = 12%–79% males) and showed different patterns at each haul‐out site. Male and female diet differed across both years and sites: Females consumed a high proportion of demersal fish species while males consumed more salmonid species. Diet composition was related to both sex and season (PERMANOVA: R2 = 27%, p < 0.001; R2 = 24%, p < 0.001, respectively) and their interaction (PERMANOVA: R2 = 11%, p < 0.001). Diet differences between males and females were consistent across site and year, suggesting fundamental foraging differences, including that males may have a larger impact on salmonids than females. Our novel combination of techniques allowed for both prey taxonomic and spatiotemporal resolution unprecedented in marine predators.
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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) | 0,002 | 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 ».