Avian vomitomics: using seabird regurgitations to assess forage fish size and age distributions as a complement to traditional survey methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing fish size and age distributions is essential for understanding recruitment dynamics, yet traditional survey methods may underrepresent early life stages of pelagic species due to methodological constraints. This study explores the potential of avian vomitomics—the systematic analysis of seabird regurgitations—as a complementary and non-invasive approach for estimating the fork length (FL) and age of Atlantic mackerel (Scomber scombrus). Using partial fish remains collected from northern gannets (Morus bassanus) and a comprehensive reference dataset from Fisheries and Oceans Canada, we developed predictive models that accurately estimate FL from incomplete specimens and infer age from FL. Our results reveal a sequential incorporation of young-of-the-year (YOY) mackerel into gannet diets, with juveniles becoming more prevalent later in the season compared to older age classes (one-year-old [OYO], two years and older [2Y+]). While seabird-derived data are shaped by prey selectivity and localized foraging behavior, these very biases offer a focused lens on early life stages that are typically underrepresented in standard stock assessments. Integrating avian vomitomics with fisheries surveys provides a more nuanced and ecologically grounded view of mackerel population dynamics, supporting ecosystem-based fisheries management. This approach also opens new avenues for characterizing the spatiotemporal distribution of mackerel age classes by linking diet composition with fine-scale dive location and depth data from northern gannets. While the current method is species-specific, the underlying framework can be adapted to other prey species, provided that adequate morphometric references are available.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».