Environmental drivers of diving behavior and space-use of juvenile endangered Caribbean hawksbill sea turtles identified using acoustic telemetry
Notice bibliographique
Résumé
Space-use by aquatic ectotherms is closely linked to environmental factors such as temperature due to thermal-mediated metabolism and energy requirements. These factors are important, as they may alter an animal’s exposure to food/predators, hinder physiological function, increase competitive interactions, or even prompt population or biodiversity loss. Using general linear mixed-effects models, we investigated the influence of medium-term (months-years) environmental (diel period, water temperature, season, wind speed, air pressure, habitat type) and biological (turtle size) variation on space-use metrics for the Critically Endangered hawksbill sea turtle Eretmochelys imbricata , including dive duration, activity space, and rate of movement. We tracked 17 resident juveniles between August 2015 and May 2018 with a compact acoustic telemetry array (35-41 receivers in ~1 km 2 ) in Brewers Bay, US Virgin Islands. Diel differences in space-use were significant and highlighted periods of relative inactivity (e.g. resting) during the night and activity (e.g. foraging) during the day. Water temperature was also an important covariate influencing behavior leading to shorter dive durations and higher rates of movement in warmer temperatures. High contribution of random effects (individual and year) to model variation was also apparent, suggesting that juvenile hawksbills can operate outside the relatively narrow environmental range experienced within the study area. Nevertheless, ongoing climate trends (e.g. warmer temperatures and more extreme weather events) pose a significant concern for hawksbill populations, as juveniles spend their developmental period in shallow nearshore areas where environmental impacts will likely be greatest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».