Trait‐based analyses reveal global patterns in diverse diets of albacore tuna (<i>Thunnus alalunga</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simplifying complex species interactions can facilitate tracking and predicting functional responses to ecological stressors. This is important for highly migratory pelagic predators, exploiting diverse prey fields as they respond to dynamic environments. We reconstructed the historical resource use of albacore tuna ( Thunnus alalunga ) globally from the 1900s to 2015 and confirmed highly biodiverse diets with 308 prey species, and an additional 238 taxa at coarser taxonomic resolution. We synthesised prey diversity into seven functional trait guilds using hierarchical divisive clustering algorithms as a function of four traits that describe habitat use and influence predator–prey encounter rates – prey habitat association vertically in the water column, horizontally along the coastal to pelagic gradient, seasonal and diel vertical migratory behaviour. We explored variability in historical composition of albacore diets across geographies based on species identity, individual trait information and functional trait guilds using a multi‐matrix modelling framework. Taxonomic information remains important for trophic ecology, however, species‐based diet composition in albacore tuna was highly variable across geographies and years sampled, making interpretation of these patterns difficult. By simplifying species identity into habitat‐based traits, we highlight changes in prey resources consumed, such as the historical importance of near‐surface epipelagic prey resources from coastal to oceanic habitats, and seasonally migrating continental shelf prey, with less frequent pulses of deeper water and demersal taxa. Trait information and trait guilds serve as useful classification frameworks for identifying functionally redundant food web linkages across biodiverse prey, and will prove useful in tracking predators' foraging responses to changing resource availability.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».