Using stable-isotope analysis and acoustic telemetry data to infer broad-scale migration patterns of Port Jackson sharks (Heterodontus portusjacksoni)
Notice bibliographique
Résumé
Context Understanding migratory species’ habitat selection is complicated by variation in movement strategies. Stable-isotope analysis provides a powerful tool to investigate such variation. Aims We used acoustic telemetry and stable-isotope analysis to better understand the movement strategies of Port Jackson sharks. Methods We compared the d13C and d15N values of fin tissue from acoustically tracked individuals that undertook three distinct movement strategies. Hierarchical cluster analysis was then used to cluster movement strategies of a larger sample of sharks on the basis of d13C and d15N values. Key results Tracked individuals that remained in Jervis Bay were enriched in 13C, compared with those that migrated south after the breeding season. Individuals were assigned to six clusters and d13C and d15N values indicated that migrating males and females may utilise different geographical areas or niches during the non-breeding season. Conclusions By using stable isotope analysis and acoustic telemetry, we identified distinct groups of Port Jackson sharks with similar broad-scale movement strategies. Implications These variable movement strategies may lead to different reproductive fitness advantages on an individual and population level, having implications for the broader ecosystem, given the important role mesopredators play in southern reef marine ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».