Oceanic Diel Vertical Movement Patterns of Blue Sharks Vary With Water Temperature and Productivity to Change Vulnerability to Fishing
Notice bibliographique
Résumé
In the pelagic environment diel vertical movements (DVM) are widespread across taxa, from zooplankton ascending from day-time depths into surface layers at night to avoid visual predators, to apex predators following prey movements to maximise foraging opportunities. The drivers of DVM in large predators such as pelagic sharks have only recently begun to be investigated in detail with the advent of sophisticated archival tags and high-resolution oceanographic datasets. In this study, we satellite tagged adult [>180 cm fork length, (FL)] blue sharks (Prionace glauca) in the North Atlantic Ocean to examine behavioural changes in response to the encountered environment, and therefore, to determine potential risks of capture using pelagic longline fisheries data. Although blue sharks recurrently use surface waters, cyclic diel behaviours were observed, with >95% of night-time spent above 250 m depth and variable day-time depth use. Hence, three different diel behaviours were identified during the tracking period: (i) regular normal DVM (nDVM) (dawn descent – dusk ascent, with over 90% of nighttime spent above 250 m, and between 5 and 50% of the day below this threshold); (ii) surface-oriented behaviour (occupation of surface waters both day and night), and (iii) deep depth-oriented nDVM [dawn descent – dusk ascent, with the majority (>50%) of daytime spent at depth]. Importantly, diel behaviours generally occurred in different ocean regions with nDVM frequently observed in high latitudes, associated with cold, highly productive waters (e.g., North Atlantic Current/Labrador Current convergence zone, West African upwelling area), while depth-oriented nDVM was observed in warm, oligotrophic areas. Thus, day-time occupation of shallow waters significantly increased with lower water temperature at depth (100 m), and with increasing concentration (and decreasing depth) of the chlorophyll a maximum. During nights of full moon blue sharks spent significantly more time in the depth range of longline hooks, while fishing effort and catches were also higher. We demonstrate that increased occupancy of surface layers driven by highly productive, cold waters and greater lunar illumination lead to higher capture risk. Understanding habitat-specific vulnerability to fishing in a commercially important pelagic shark species is essential for improving management and conservation measures.
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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 | 0,000 | 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 ».