Visitation patterns of two ray mesopredators at shellfish aquaculture leases in the Indian River Lagoon, Florida
Notice bibliographique
Résumé
The Indian River Lagoon is a primary location of field-based "grow-out" for bivalve shellfish aquaculture along Florida's Atlantic coast. Grow-out locations have substantially higher clam densities than surrounding ambient sediment, potentially attracting mollusk predators to the area. Inspired by clammer reports of damaged grow-out gear, we used passive acoustic telemetry to examine the potential interactions between two highly mobile invertivores-whitespotted eagle rays (Aetobatus narinari) and cownose rays (Rhinoptera spp.)-and two clam lease sites in Sebastian, FL and compared these to nearby reference sites (Saint Sebastian River mouth, Sebastian Inlet) from 01 June 2017 to 31 May 2019. Clam lease detections accounted for 11.3% and 5.6% of total detections within the study period, for cownose and whitespotted eagle rays, respectively. Overall, the inlet sites logged the highest proportion of detections for whitespotted eagle rays (85.6%), while cownose rays (11.1%) did not use the inlet region extensively. However, both species had significantly more detections at the inlet receivers during the day, and on the lagoon receivers during the night. Both species exhibited long duration visits (> 17.1 min) to clam lease sites, with the longest visit being 387.5 min. These visit durations did not vary substantially between species, although there was individual variability. Based on generalized additive mixed models, longer visits were observed around 1000 and 1800 h for cownose and whitespotted eagle rays, respectively. Since 84% of all visits were from whitespotted eagle rays and these longer visits were significantly longer at night, this information suggests that observed interactions with the clam leases are potentially underestimated, given most clamming operations occur during daytime (i.e., morning). These results justify the need for continued monitoring of mobile invertivores in the region, including additional experimentation to assess behaviors (e.g., foraging) exhibited at the clam lease sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».