Where the leatherbacks roam: movement behavior analyses reveal novel foraging locations along the Northwest Atlantic shelf
Notice bibliographique
Résumé
Leatherback sea turtles ( Dermochelys coriacea ) migrate along the east coast of the United States, traversing the South and Mid-Atlantic Bights (SAB and MAB) while traveling to and from well-known northern foraging areas off Southern New England (SNE) and Nova Scotia. However, there is limited information on leatherback movement behavior in these regions. To identify leatherback movement patterns, we fit hidden Markov models (HMMs) to satellite transmitter data from 52 leatherbacks tagged between 2017 and 2022 off the coasts of Massachusetts and North Carolina to estimate locations of area restricted searching (ARS) and transient behaviors. Depth-temperature profiles were then paired to locations associated with ARS behavior to understand the vertical use of the water column. We observed leatherbacks displaying ARS behavior in SNE as expected, but also in the MAB and SAB. The HMM results indicated that leatherbacks were primarily foraging in SNE between Nantucket and Long Island Sound and depth-temperature plots from ARS behavior on Nantucket Shoals implied turtles foraging throughout the entire water column. In the MAB, ARS behavior was concentrated between Cape Hatteras, North Carolina, and the mouth of Delaware Bay during the summer. Turtles were closely associated with a well-defined thermocline, but still appeared to dive to deeper cooler waters, which may be a sign of thermoregulatory behavior. There was evidence of foraging in the SAB along the coast as well as along the continental shelf edge. The ARS behavior we documented within the MAB and SAB is the first published empirical evidence that both areas may be important foraging grounds. Our results lay a path for future research to understand how leatherbacks use these areas and the potential anthropogenic threats encountered while moving through these regions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».