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Enregistrement W2969830359 · doi:10.1139/cjz-2019-0032

Seasonal variability and individual consistency in gray seal (<i>Halichoerus grypus</i>) isotopic niches

2019· article· en· W2969830359 sur OpenAlexaffvenue
Keith M. Hernandez, Andrea Bogomolni, Jerry Moxley, Gordon T. Waring, Robert A. DiGiovanni, Michael O. Hammill, David W. Johnston, Lisa Sette, Michael J. Polito

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNortheast Fisheries Science CenterLouisiana State University
Mots-clésForagingGeneralist and specialist speciesBiologyEcologyPredationEcological nicheTrophic levelPopulationHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is often assumed that individuals in generalist populations are equivalent, recent research indicates that individual dietary specialization can be common in marine predators. Gray seals (Halichoerus grypus (Fabricius, 1791)) were considered locally extinct in United States waters by 1958 but have since recolonized the region. Although considered generalists, less is known about gray seal foraging ecology in the United States. To address this, we used carbon and nitrogen stable isotope analyses to investigate the foraging niches of adult gray seals in Massachusetts, USA. We examined skin, fur, and blood components to investigate seasonal variability and individual consistency in foraging niches, and serially sampled vibrissae to quantify the degree of individual foraging specialization in this population. Our results suggest that seals shift from coastal foraging habitats before molt to offshore habitats after molt, with a coincident shift from higher to lower trophic-level prey. Adult gray seals also exhibited individual consistency in foraging niches independent of population-level shifts and reflect a generalist population composed of individual foraging specialists. These findings serve as a baseline for subsequent research on gray seals in United States waters that could help to determine the mechanisms which promote individual specialization in this population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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