Resource partitioning between two young‐of‐year cownose rays <i>Rhinoptera bonasus</i> and <i>R. brasiliensis</i> within a communal nursery inferred by trophic biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Although interspecific trophic interactions plays a principal role within elasmobranch communal nurseries, little is known over variation in foraging strategies adopted by young‐of‐year of sympatric species. To test the hypothesis of dietary resource partitioning between batoids within a communal nursery, we investigated two cownose ray species, Rhinoptera bonasus and R. brasiliensis, which occur in heterospecific groups, a strategy predicted to increase survival and foraging success. Using two biochemical tracers, fatty acids (FA) and stable isotopes (δ15N and δ13C), the combined effects of maternal investment and the formation of heterospecific groups implying competition for, or partitioning of available food resources were investigated. Through univariate and multivariate analyses of biochemical tracers in several tissues (fin clip, muscle, liver, red blood cells; RBC) and plasma, our results revealed significant interspecific differences in tracers between the two species. Total FAs (∑saturated FA, ∑monounsaturated FA and ∑polyunsaturated FA) and trophic biomarkers (i.e., docosahexaenoic acid, arachidonic acid, oleic acid and δ15N) were the principle tracers responsible for the differences detected. These data revealed that R. brasiliensis was less enriched in physiologically important essential FAs than R. bonasus. Our findings suggest that these congeneric species differ in maternal investment strategy and moderately partition food resources over relatively fine spatial scales within a single nursery habitat to limit competition. These results provide further knowledge on the foraging strategies adopted by batoids in communal nursery areas, information that is required for improving spatial conservation and management planning.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».