Highly variable basking shark (Cetorhinus maximus) diving behavior in the lower Bay of Fundy, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Diving behavior in basking sharks, the largest obligate ram filter feeding planktivore, is highly dependent on their location. In the Bay of Fundy, where basking sharks congregate in the boreal summer and autumn, the sharks’ copepod prey are located deep in the water column, below 100 m, in dense but scattered patches. We used time-depth recorders to examine how the vertical movements of basking sharks adapt to such a prey field and captured 4,138 hours of diving behavior from 42 sharks in the boreal summer from 2008 to 2020. Using finite mixture models, we split the time series into surface and subsurface movement blocks and used dynamic time-warping to cluster subsurface movements into seven modes based on their shapes and lengths, with mostly V-shaped subsurface movements (85%) and a minority that were U-shaped (14%). Across sharks, five overall strategies of vertical movement behavior were identified. The strategies split broadly by the ratio of V-shaped movements to U-shaped movements in a deployment and whether the majority of subsurface movements were above or below 100 m. A majority of basking sharks (64%) were reverse diel vertical migrators but none altered their time-allocation across tidal periods. During more thermal stratification, sharks dove deeper, longer, and less frequently while during less thermal stratification sharks dove shallower, shorter, and more frequently. Overall, we show that basking sharks exhibit considerable inter- and intra-individual variability in their diving behavior, and therefore presumably also in foraging modes. Some of this variability relates to time of year and tidal phase, unsurprising in this highly tidally-driven system; however, the majority of the variability remains unexplained without more information on the distribution, composition, and abundance of the copepod prey field. The technique presented is extendable to other species and, unlike many dive classification techniques, requires few subjective delineations of diving 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».