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Enregistrement W2943737680 · doi:10.1111/jav.01930

Prey capture and selection throughout the breeding season in a deep‐diving generalist seabird, the thick‐billed murre

2019· article· en· W2943737680 sur OpenAlexaff
Émile Brisson‐Curadeau, Kyle H. Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralist and specialist speciesSeabirdForagingPredationBiologyEcologyOptimal foraging theoryPrey detectionHabitatFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generalist seabirds forage on a variety of prey items providing the opportunity to monitor diverse aquatic fauna simultaneously. For example, the coupling of prey consumption rates and movement patterns of generalist seabirds might be used to create three‐dimensional prey distribution maps (‘preyscapes’) for multiple prey species in the same region. However, the complex interaction between generalist seabird foraging behaviour and the various prey types clouds the interpretation of such preyscapes, and the mechanisms underlying prey selection need to be understood before such an application can be realized. Central place foraging theory provides a theoretical model for understanding such selectivity by predicting that larger prey items should be 1) selected farther from the colony and 2) for chick‐feeding compared with self‐feeding, but these predictions remain untested on most seabird species. Furthermore, rarely do we know how foraging features such as handling time, capture methods or choice of foraging location varies among prey types. We used three types of animal‐borne biologgers (camera loggers, GPS and depth‐loggers) to examine how a generalist Arctic seabird, the thick‐billed murre Uria lomvia , selects and captures their prey throughout the breeding season. Murres captured small prey at all phases of a dive, including while descending and ascending, but captured large fish mostly while ascending, with considerably longer handling times. Birds captured larger prey and dove deeper during chick‐rearing. As central place foraging theory predicted, birds travelling further also brought bigger prey items for their chick. The location of a dive (distance from colony and distance to shore) best explained which prey type was the most likely to get caught in a dive, and we created a preyscape surrounding our study colony. We discuss how these findings might aid the use of generalist seabirds as bioindicators.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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