DNA analysis of scats reveals spatial and temporal structure in the diversity of harbour seal diet from local haulouts to oceanographic bioregions
Notice bibliographique
Résumé
Predation shapes ecosystems, and quantifying the impacts of predation on the distribution and abundance of prey requires substantial effort at appropriate spatial and temporal scales for diet estimation of predators. Here, we present diet estimates of a marine predator (harbour seal Phoca vitulina richards i ) from scat collections (n = 3420) sampled at multiple haulout sites (n = 64) in the Strait of Georgia and other coastal regions around Vancouver Island, British Columbia, Canada, between 2015 and 2019. DNA metabarcoding and hard part analysis were used to identify the proportion and sizes of prey species consumed, respectively. We found that harbour seals consumed 62 primary prey species. Diversity in the diet was highly affected by the number of samples collected and varied at small spatial scales (haulout sites) as well as among broad bioregions. Three to 5 species dominated the diet depending on location, season, and year, including Pacific hake Merluccius productus , Pacific herring Clupea pallasii , and walleye pollock Gadus chalcogrammus . Within the Strait of Georgia, both male and female harbour seals consumed more hake and walleye pollock in areas and seasons in which they were more abundant. Harbour seals consumed a wide size range of prey that also varied by species, season, and region. These results indicate that harbour seal foraging is influenced by both the local abundance and composition of prey. Attempts to model the impact of predation on species of concern risk bias in their estimates and underrepresenting uncertainty if spatial and temporal variation in the diet is not accounted for.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».