Analyzing Pellets and Feces of African Royal Terns (<i>Thalasseus maximus albididorsalis</i>) Results in Different Estimates of Diet Composition
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Notice bibliographique
Résumé
A frequently used method to estimate diet composition is based on the identification of fish otoliths present in pellets and feces. However, whether pellets and feces provide similar unbiased estimates of the diet remains poorly understood. The diet of African Royal Terns (Thalasseus maximus albididorsalis) breeding in the Parc National du Delta du Saloum, Senegal, was studied. Prey species composition based on otoliths in freshly regurgitated pellets and a mixture of pellets and feces (excrement) accumulated near nests during the incubation period were compared. Altogether, 59 fish species were identified. Pellets contained far less prey species than excrement. Maximum diet overlap between excrement and pellets varied between 0.34 and 0.43 (mean = 0.36). Differences between minimum and maximum overlap between both sample types were small in all years. Pellets contained almost exclusively large otoliths (widths 3.0–8.5 mm), whereas excrement contained two fractions: large sized ones, identical to those present in the pellets and smaller-sized ones (0.5–3.0 mm) originating from feces. It is hypothesized that large otoliths cannot pass the intestinal tracts of the birds and are therefore regurgitated. Differences in prey species composition in pellets and excrement could potentially be explained by a combination of seasonal changes in availability of prey species and size of otoliths. Neither pellets nor feces alone give an unbiased picture of the diet of African Royal Terns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle