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Enregistrement W4415504388 · doi:10.3389/fmars.2025.1688202

First insights into the fine-scale vertical movements of a Carolina hammerhead, Sphyrna gilberti, and a hybrid between Carolina and scalloped hammerhead

2025· article· en· W4415504388 sur OpenAlexaff
Lauren Horstmyer, Kirsty Ballard, Toby S. Daly‐Engel, Eric R. Hoffmayer, Neil Hammerschlag, Bryan S. Frazier, Brooke N. Anderson, Beckah Campbell, James A. Sulikowski

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensHealth Research Foundation
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésForagingHabitatThreatened speciesSouth carolina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Satellite telemetry has enabled the tracking of marine predators’ vertical and horizontal habitat use and migration patterns. These insights provide valuable information that inform management and conservation of threatened species. In this study, a scalloped hammerhead, Sphyrna lewini, (125 cm FL; immature female) a Carolina hammerhead, Sphyrna gilberti, (138 cm FL; immature female) and a scalloped/Carolina hammerhead hybrid (160 cm FL; immature male) were tagged with PSATLIFE’s off the coast of North Carolina. Tag data revealed that the Carolina hammerhead exploited a wide depth range, with a maximum depth of 846 m. Dive patterns of the scalloped hammerhead revealed differences in vertical space use, with the scalloped hammerhead primarily remaining within the top 200 m of the water column, and with a maximum depth of 380 m. The hybrid individual demonstrated similar dive patterns to those of the scalloped hammerhead, with a maximum depth of 203 m. This study presents the first vertical movement data for Carolina and hybrid scalloped/Carolina hammerheads, offering new insights into interspecific variation in depth use. Future research should explore if there are differences in habitat use and foraging strategies, as they may serve as distinguishing characteristics and support the development of effective management measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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