Fine-scale residency and temperature-driven habitat selection in a migratory shark species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many marine species exhibit complex and diverse movements that vary across spatial and temporal scales. These movements must be accounted for when designing effective management and conservation efforts. While environmental cues such as temperature and salinity have been shown to influence the movements of mobile species, it is increasingly documented that social factors can also influence space use and population behaviour. Understanding how various factors influence movement enhances our ability to predict the space use of highly dynamic ocean species. Spurdog (Squalus acanthias), known for their tendency to aggregate and use of both coastal and oceanic environments, are an ideal model species for studying drivers of movement. To investigate movement and habitat selection in spurdog, we conducted an acoustic telemetry study from June 2016 to July 2017, tagging 51 spurdog in a partially enclosed fjordic sea loch on the west coast of Scotland. The thermal profile of Loch Etive was recorded to complement the movement data. Our study revealed temperature as a pivotal driver of movement and habitat selection in spurdog, with the unique thermal environment of the fjord enabling year-round residency at a previously undocumented spatial scale, suggesting that such habitats may be especially important for mobile marine species. This study demonstrates the importance of understanding environmental influences on space use and movement to develop effective, climate-resilient management strategies for spurdog and other mobile marine species.
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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) | 0,001 | 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 ».