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Enregistrement W4385765586 · doi:10.1002/ecs2.4576

High‐resolution diving data collected from foraging area reveal that leatherback turtles dive faster to forage longer

2023· article· en· W4385765586 sur OpenAlexafffundabout
Amy Migneault, Ashley Bennison, Thomas K. Doyle, Michael C. James

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNatural Environment Research Council
Mots-clésForagingForageDescent (aeronautics)Nova scotiaBiologyFisheryOceanographyEcologyEnvironmental scienceGeographyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite multiple studies examining the diving behavior of leatherback sea turtles ( Dermochelys coriacea ) at coarse resolution over broad distances, there is still a paucity of high‐resolution diving data collected in areas where foraging has been confirmed. Short‐term (~1–3 h) deployments of suction cup tags with time–depth recorders (TDRs) on 10 free‐swimming leatherback turtles in a foraging area off Nova Scotia, Canada during August and September (2007–2014), captured a total of 161 dives. High‐resolution (1–5 s sampling rate) dive profile data indicated variability in diving behavior between and within individuals. On average, turtles spent 55.7% of their time diving and 44.3% at the surface. Turtles generally performed short (mean duration = 250.4 s [SD = 47.9 s]) and shallow dives (mean depth = 24.3 m [SD = 5.8 m]). We recorded a mean dive descent rate of 0.32 m/s, which is faster than values recorded for leatherbacks in tropical waters. This may reflect differences in environment, behavioral mode (e.g., foraging vs. inter‐nesting), and body condition. Linear mixed‐effects models suggest a significant positive correlation between descent rate and mean depth, maximum depth, and integrated vertical bottom movement (IVBM). Turtles with faster descent rates dove deeper and increased their predicted foraging behavior (IVBM, or the sum of absolute differences in depth changes while at the bottom portion of their dives). Models additionally showed that dive time, bottom time, and IVBM were all positively correlated to the post‐dive surfacing. This suggests that turtles required more time at the surface to recover and/or handle prey following longer dives characterized by increased vertical movement at the bottom portion of the dive. Dives were complex; the application of standard dive type/shape analysis may be over‐simplified and inappropriate for leatherbacks foraging in these habitats. These results portray a novel and detailed look at the foraging dynamics of a diving marine reptile.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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