Using the prey captured by breeding Crested Terns to assess the availability of forage fish for other coastal meso-predators
Notice bibliographique
Résumé
Context The diets of seabirds are an effective indicator of changes in forage fish abundance and availability providing insight into how changing fish stocks impact the meso-predators that consume them. Non-invasive methods for monitoring seabird diets are a valuable tool in conservation. Aims We aimed to assess the availability of forage fish that were carried by Crested Terns for the threatened Little Penguins (Eudyptula minor) and other meso-predators on Penguin Island, Western Australia. Methods We used digital photography with 400–500 mm telephoto lenses to identify prey carried to Crested Tern (Thalasseus bergii) colonies on Penguin Island during the 2021, 2022 and 2023. Results Crested Terns breeding on Penguin Island captured a wider range of prey (62 species) than recorded in other diet studies at other colonies in southern Australia and South Africa. Blue Sprat (Spratelloides robustus) and Sandy Sprat (Hyperlophus vittatus) dominated the forage fish taken by the terns in 2021 and 2022 breeding seasons with Sardines (Sardinops vagax) and Anchovies (Engraulis australis) becoming more common in 2023. Conclusions A recruitment event was recorded in Sandy Sprats in 2021 after a near record winter rainfall in the region. This recruitment event was significant as Sandy Sprats, a critical resource for Little Penguins breeding on Penguin Island, were thought to have been unavailable in local waters since a marine heatwave event in 2011. Implications Early indications were consistent with Crested Tern diet influencing Penguin breeding performance; however, this can only be confirmed with a longer time series. Ongoing monitoring of forage fish using bill-loading Crested Terns may have an important role in the future management of the Little Penguin colony on Penguin Island.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».