Large scale molecular barcoding of prey DNA reveals environmental predictors of intrapopulation feeding diversity in a marine predator
Notice bibliographique
Résumé
Predator-prey interactions are critical to understand how communities function. However, we need to describe intraspecific variation in diet to accurately depict those interactions. Harbor seals (Phoca vitulina, Linnaeus 1758) are an abundant marine predator that prey on species of conservation concern. We estimated intrapopulation feeding diversity of harbor seals in the Salish Sea relative to sex, time, and location with a novel approach that combined molecular techniques, repeated cross-sectional sampling of scat, and a specialization metric (within-individual consistency in diet). Based on 1,083 scat samples collected from five haul-out sites during four non-sequential years, we quantified diet using metabarcoding techniques, and determined the sex of the scat depositor using a molecular assay. Results suggest that intrapopulation feeding diversity was pervasive. Specialization was high over short periods (24 - 48 hours,〖PS〗_i = 0.392, 95% CI = 0.013, R = 100,000) and variable in time and space. Females showed more specialization than males, particularly during summer and fall, and demersal and benthic prey species were correlated with more specialized diets. The latter finding suggests that this type of prey likely require specific foraging strategies and that there are trade-offs between pelagic and benthic foraging styles for harbor seals. This differential feeding on prey species, as well as between sexes of harbor seals, indicate that predator-prey interactions in harbor seals are complex and that each sex may have a different impact on species of conservation concern. As such, describing intraspecific variation in diet may unravel hitherto unknown complex predator-prey interactions in the community.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».