Inferring foraging locations and water masses preferred by spotted seals Phoca largha and bearded seals Erignathus barbatus
Notice bibliographique
Résumé
MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 631:209-224 (2019) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps13145 Inferring foraging locations and water masses preferred by spotted seals Phoca largha and bearded seals Erignathus barbatus R. D. Gryba1,7,*, F. K. Wiese2, B. P. Kelly3, A. L. Von Duyke4, R. S. Pickart5, D. A. Stockwell6 1Stantec, Burnaby, BC V5H 0C6, Canada 2Stantec, Anchorage, AK 99503, USA 3Study of Environmental Arctic Change, International Arctic Research Center, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK 99709-3710, USA 4Department of Wildlife Management, North Slope Borough, Utqiaġvik, AK 99723, USA 5Department of Physical Oceanography, Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, MA 02543, USA 6College of Fisheries and Ocean Sciences, Institute of Marine Science, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK 99775, USA 7Present address: Statistical Ecology Research Group, University of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada *Corresponding author: r.gryba@gmail.com ABSTRACT: Spotted seals Phoca largha and bearded seals Erignathus barbatus are ice-associated seals that have overlapping range in the Beaufort, Chukchi, and Bering Seas, but have different foraging ecologies. The link between foraging behaviour and specific oceanographic variables is not well understood for these species, nor is the influence of different dive metrics when modelling their foraging behaviour. To explore the value of different dive metrics to estimate foraging behaviour, and the relationships between foraging and water bodies/oceanographic variables, we tagged 3 spotted seals and 2 bearded seals with satellite telemetry tags that recorded movement and oceanographic data. To infer foraging behaviour, we included dive metrics in Bayesian state-space switching models, and found that models that included depth-corrected dive duration were more parsimonious than models that included dive shape. The addition of vertical movements to the model enabled better determination of foraging areas (inferred from area-restricted searches) and provided insights into the probabilities of switching between foraging and transiting behaviours. The collection of oceanographic data in situ at a scale relevant to seals helped identify water masses, and how they were used, and potential oceanographic cues used by seals to identify foraging locations. Fine-scale spatiotemporal clustering analysis revealed spotted and bearded seal foraging 'hotspots' in the Chukchi and Bering Seas that overlap with hotspots identified for other marine mammals and marine birds. KEY WORDS: Ice-associated seals · Foraging · Bayesian state-space models · Satellite telemetry · Oceanographic variables · Spotted seals · Bearded seals · MARES Full text in pdf format PreviousCite this article as: Gryba RD, Wiese FK, Kelly BP, Von Duyke AL, Pickart RS, Stockwell DA (2019) Inferring foraging locations and water masses preferred by spotted seals Phoca largha and bearded seals Erignathus barbatus. Mar Ecol Prog Ser 631:209-224. https://doi.org/10.3354/meps13145 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 631. Online publication date: November 21, 2019 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2019 Inter-Research.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».