The Diet of the West African Crested Tern Unveiled by an Analysis of Otoliths Collected Over 20 Years along Its Main Breeding Sites
Notice bibliographique
Résumé
This study reports on the diet of breeding West African Crested Terns Thalasseus albididorsalis on the basis of otoliths found in excrement (a mixture of pellets and faeces near nests). During the period 1998–2019, towards the end of the incubation period, excrement samples were collected from breeding colonies on islands, along the Atlantic coast from Mauritania to Guinea. In 31 samples with a total of 8956 otoliths we identified 53 fish families, 75 genera and 101 species. Twelve fish families occurred in more than 2% of the samples. The families of Haemulidae, Mugilidae, Pristigasteridae and Sparidae were particularly numerous (found in 10.5–15.7% of samples). The most numerous species were Bigeye Grunt Brachydeuterus auritus (9.8%) and West African Ilisha Ilisha africana (13.3%). There were marked differences in the diets of terns from the Banc d'Arguin (Mauritania), The Langue de Barbarie (northern Senegal) and all more southerly sites together (Senegal, The Gambia, Guinea Bissau and Guinea). On Ile aux Oiseaux, Delta du Saloum, Senegal, we found long-term changes in the diet of the terns with a marked decrease in Brachydeuterus auritus and the family Sparidae and a strong increase in Ilisha africana. Our analyses suggest that breeding West African Crested Terns are food generalists rather than specialists. This is surprising in view of the general trend in terns of the genus Thalasseus. There are indications that chick diets may differ from those of adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».