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Enregistrement W4400740510 · doi:10.1098/rsos.240120

Archaeological evidence for long-term human impacts on sea turtle foraging behaviour

2024· article· en· W4400740510 sur OpenAlexaff
Eric Guiry, J. Ryan Kennedy, Corey Malcom, Mariah Miller, Olivia Hall, Michael Buckley, Paul Szpak

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingSea turtleEcologyTurtle (robot)BiodiversityHabitatGeographyAdaptabilityMarine protected areaBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) from the Caribbean Sea jumpstarted marine habitat and biodiversity protection. However, even there, limitations on historical observations of turtle ecology have hampered efforts to contextualize foraging behaviours for conservation management. We integrate isotopic and zooarchaeological evidence from green sea turtles harvested at the Miskito Cays (Nicaragua) to assess foraging behaviour before and after a step change in harvesting intensity. Highly structured isotopic evidence shows greater foraging adaptability in earlier populations. This provides a counterpoint to recent synthesis, suggesting the ecological non-exchangeability of sea turtles, which complicates conservation planning focused on genetic-stock-based repopulation. In contrast, our results suggest future populations would have a capacity for higher degrees of ecological exchangeability than current perspectives allow. This highlights a need to consider the kinds of longer term perspectives, such as those offered by archaeological materials, when planning for future sea turtle recovery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,301 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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