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Enregistrement W3198987730 · doi:10.1002/ecs2.3743

Environmental associations of cownose ray (<i>Rhinoptera bonasus</i>) seasonal presence along the U.S. Atlantic Coast

2021· article· en· W3198987730 sur OpenAlexaff
Charles W. Bangley, Michelle L. Edwards, Claire Mueller, Robert A. Fisher, Robert Aguilar, Keira Heggie, Kimberly D. Richie, Bonnie Ahr, Matthew B. Ogburn

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayHabitatChesapeake bayCapeGeographyEcologySeasonalityEnvironmental scienceFisheryOceanographyBiologyEstuaryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Identifying the mechanistic drivers of migration can be crucial in shaping conservation and management policies. The cownose ray ( Rhinoptera bonasus ) is a relatively poorly understood elasmobranch species that occurs along the U.S. Atlantic coast and undergoes large‐scale seasonal migrations. To better understand the drivers and timing of cownose ray seasonal migration in order to inform potential management measures, we analyzed telemetry detections of 51 mature cownose rays (38 female, 13 male) tagged with acoustic transmitters in the Maryland and Virginia portions of Chesapeake Bay. Detections within their summer habitat in Chesapeake Bay and winter habitat in the vicinity of Cape Canaveral, Florida, were matched with publicly available sea surface temperature (SST) data recorded by data buoys near the areas of tag detections and with local photoperiod and day of year. These variables were used in boosted regression tree models of ray presence (all rays combined, females only, and males only) in each seasonal habitat. Models were developed for presence during the entire summer and winter season, and for the time periods of arrival and departure from both summer and winter habitats. Seasonal presence in both summer and winter habitats was associated with distinct temperature, photoperiod, and date ranges, with temperature as the most influential variable in seasonal models. In models of arrival and departure periods, southward migration (departure from Chesapeake Bay and arrival off Cape Canaveral) was strongly associated with SST for all rays and arrival in the Chesapeake Bay region after northward migration was most strongly associated with day of year. The most influential variable during the period of northward departure from Cape Canaveral differed between males (day of year) and females (SST). This suggests that mature female northward migration may be driven by temperature while male northward migration may be driven by endogenous cues. These findings provide detailed information on the timing of cownose ray arrival at, presence in, and departure from seasonal habitats and provide potential justification for including the species in cross‐taxa comparative studies on migratory behavior.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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