Productive foraging grounds enhance maternal condition and offspring quality in a capital breeding species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feeding ecology is an essential component of an organism's life, but foraging comes with risks and energetic costs. Species in which populations exhibit more than one feeding strategy, such as sea turtles, are good systems for investigating how feeding ecology impacts life‐history traits, reproduction and carried over effects across generations. Here, we investigated how the feeding ecology of loggerhead sea turtles ( Caretta caretta ) nesting at the Cabo Verde archipelago correlates with reproductive outputs and offspring quality. We determined the feeding ecology of female turtles before and during the breeding season from stable isotope analysis of carbon and nitrogen and correlated isotopic ratio with female and offspring traits. We found that female turtles feeding at higher trophic positions produced larger clutches. We also found that females with higher δ 13 C values, typical of productive foraging areas, had greater fat reserves, were less likely to be infected by leech parasites and produced heavier offspring. The offspring of infected mothers with higher δ 13 C values performed best in crawling and self‐righting trials than those of non‐infected mothers with higher δ 13 C values. This study shows adult female loggerheads that exploit productive areas build capital reserves that impact their reproductive success and multiple proxies for offspring quality. Overall, our findings provide valuable insights into the complex interplay between feeding ecology and reproductive success, and reveal the transgenerational carry‐over effects of both feeding ecology and health on offspring quality in sea turtles.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».