Intra-specific Niche Partitioning in Antarctic Fur Seals, Arctocephalus gazella
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Competition for resources within a population can lead to niche partitioning between sexes, throughout ontogeny and among individuals, allowing con-specifics to co-exist. We aimed to quantify such partitioning in Antarctic fur seals, Arctocephalus gazella, breeding at South Georgia, which hosts ~95% of the world’s population. Whiskers were collected from 20 adult males and 20 adult females and stable isotope ratios were quantified every 5 mm along the length of each whisker. Nitrogen isotope ratios (δ15N) were used as proxies for trophic position and carbon isotope ratios (δ13C) indicated foraging habitat. Sexual segregation was evident: δ13C values were significantly lower in males than females, indicating males spent more time foraging south of the Polar Front in maritime Antarctica. In males δ13C values declined with age, suggesting males spent more time foraging south throughout ontogeny. In females δ13C values revealed two main foraging strategies: 70% of females spent most time foraging south of the Polar Front and had similar δ15N values to males, while 30% of females spent most time foraging north of the Polar Front and had significantly higher δ15N values. This niche partitioning may relax competition and ultimately elevate population carrying capacity with implications for ecology, evolution and conservation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».