Factors affecting individual foraging behavior in a threatened seabird: Olrog’s Gull (<i>Larus atlanticus</i>) as a case study
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of feeding strategies in animals is one of the most important topics in foraging ecology. The individual’s foraging behavior depends on both the individual’s own actions and the behavior of other foragers. Here we analyse the effect of the sex and group size on the foraging behavior of immature Olrog’s Gull (Larus atlanticus Olrog, 1958), endemic to the Atlantic coast of southern South America and regionally listed a threatened species. Birds were captured, banded, sexed, and aged during the non-breeding season in Mar Chiquita coastal lagoon, Argentina. The foraging behavior was quantified by observations made on individuals of known identity, recording the size of foraging groups, as well as prey size and type. Foraging parameters estimated were foraging effort, capture rate, and foraging efficiency. Males spent more time in agonistic behavior and captured larger prey. With an increase in group size, the capture rate, the capture of small crabs by males, and the foraging effort were higher. The agonistic behaviors, size of consumed prey, and foraging effort were affected by individual identity. Our study pinpoints factors underlying variation in the foraging behavior of Olrog’s Gulls and illustrates the importance of modelling individual variation when analyzing foraging behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».