River dolphins (Inia geoffrensis and Sotalia fluviatilis) in the Peruvian Amazon: habitat preferences and feeding behavior
Notice bibliographique
Résumé
To estimate river dolphin habitat preference through density, as well as which habitats were preferred for feeding in the Pacaya- Samiria National Reserve, surveys were conducted during the high- to low-water season transition, from 2016 to 2018, in the channels, lakes, and confluences of the Samiria River. Both the Amazon river dolphin and tucuxi dolphin showed a preference for the confluences. The wide channel (Amazon: 24.8 dolphins/ km2, tucuxi: 7.6 dolphins/km2) and narrow channel (Amazon: 73.0 dolphins/km2; tucuxi: 6.0 dolphins/km2) also had high dolphin densities, especially for the Amazon river dolphins. In contrast with previous studies, the lakes had the lowest densities of dolphins for both species. High proportions of feeding behavior were observed in the confluence and wide channel habitats. The potentially larger presence of fish in these two habitats is likely the primary reason for the high dolphin densities. The high dolphin densities in the narrow channel, on the other hand, were associated with a low proportion of feeding behavior. Therefore, there are likely separate environmental factors attracting the dolphins, although additional data will be required to determine these factors. The results of this study will continue to help identify potential conservation and management actions by contributing to a better understanding of the ecology of river dolphins and their dependence on various habitats in one of the world’s largest protected flooded forests.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».