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Enregistrement W4293481080 · doi:10.3354/meps14164

Intra- and inter-annual shifts in foraging tactics by parental northern gannets Morus bassanus indicate changing prey fields

2022· article· en· W4293481080 sur OpenAlexaffabout
KJN d’Entremont, GK Davoren, Carolyn J. Walsh, SI Wilhelm, WA Montevecchi

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of ManitobaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingSeabirdPredationBiologyGeneralist and specialist speciesForagePelagic zoneEcologyCapelinFisheryDiel vertical migrationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seabirds are constrained by central-place foraging during breeding, when the energy obtained from prey must outweigh the costs of travel, search, capture and transport. The distribution and phenology of the cold-blooded marine fishes they exploit are heavily influenced by oceanic climate. Northern gannets, the largest breeding seabird in the North Atlantic, use a generalist foraging strategy, preying on a wide array of pelagic fishes. They employ different foraging tactics for different prey types, with rapid, shallow V-shaped dives used for large, powerful prey such as mackerel, and U-shaped dives for smaller forage fishes like capelin. Here we assess intra- and inter-annual differences in foraging effort and influences of prey availability at the southernmost colony of the species at Cape St. Mary’s, Newfoundland, Canada. We compared foraging trip characteristics (total and maximum distance, directness, duration and number of dives) of parental gannets during the breeding seasons of 2019 (n = 10) and 2020 (n = 7) using GPS/time-depth recorders. Individual gannets shifted away from using U-shaped dives in early chick-rearing to primarily V-shaped dives in late chick-rearing. Shifts were abrupt and occurred in mid-August in 2019 and 2020. Maximum and total foraging trip distance and duration were significantly greater during early chick-rearing in 2020 than in 2019. Kernel density 50% utilization distributions were larger and expanded further from the colony during early chick-rearing in 2020 (7297 ± 1419 km2; mean ± SE) than 2019 (2382 ±797 km2). Increased foraging effort during early chick-rearing in 2020 was likely due to decreased capelin availability, resulting from earlier spawning, and greater variation in the timing of spawning among sites, which may have been influenced by warmer waters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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