Trophic Dynamics and Feeding Ecology of Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) off Eastern and Western Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
The skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) is a mesopredator fish species with seasonal abundance in waters off Taiwan. Regional ecological and life-history information has been historically lacking for this species. In recent years, stable isotope analysis (SIA) of carbon and nitrogen has been used to assess predator feeding ecology and broader ecosystem trophic dynamics. This study evaluated comparative skipjack feeding ecology in distinct regions off Taiwan, combining traditional stomach content analysis with SIA of individuals off western (n = 43; 2020) and eastern (n = 347; 2012–2014 and n = 167; 2020) Taiwan. The stomach content analysis showed the most important prey to be ponyfish (Photopectoralis bindus) in western Taiwan and epipelagic squids (Myopsina spp.) and carangids (Decapterus macrosoma;) in eastern Taiwan from 2012 to 2014 and epipelagic carangids (Decapterus spp.) and flying fishes (Cheilopogon spp.) in eastern Taiwan in 2020, suggesting that the skipjack tuna is a generalist predator across regions. In contrast, time-integrated diet estimates from Bayesian mixing models indicated the importance of cephalopods and crustaceans as prey, potentially demonstrating more mesopelagic feeding in less productive waters during skipjack migrations outside the study regions. Skipjack off western Taiwan had a slightly higher estimated trophic position than in the waters off eastern Taiwan, potentially driven by the varying nutrient-driven pelagic food web structures. Skipjack SI values increased with body size off eastern Taiwan but not in western waters, suggesting that opportunistic predation can still result in different predator–prey size dynamics between regions.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».