Sick of attention: The effect of a stress-related disease on juvenile green sea turtle behaviour in the face of intense and prolonged tourism
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities are increasingly linked to emerging diseases that cause mortality across many taxa. Human interference through ecotourism, in particular, can increase the stress levels of wild populations and promote the spread of disease. In Akumal Bay, Mexico, green sea turtles (Chelonia mydas) are increasingly infected with fibropapillomatosis (FP), an infectious disease associated with stress-induced immunosuppression linked to high human density, which is particularly high in this area because of intense and prolonged ecotourism. To examine if FP might be associated with behavioural indicators of stress and varying levels of tourist pressure, we observed the behaviour of turtles and the number of tourists through 20-minute focal sampling periods from May to August 2017. We related disease presence and tourist pressure to several aspects of turtle behaviour, specifically feeding, resting, vertical movements (i.e., surfacing and diving), and evasive responses. Turtles that had FP engaged in fewer feeding periods, vertical movements, and evasive responses. Additionally, with increasing tourist pressure, all turtles spent less time engaging in vertical movements and had more evasive responses. Our results suggest that the presence of FP affects green sea turtle behavior, potentially increasing their exposure to tourists. Sick and healthy turtles appear to react differently to tourists, suggesting that FP weakens behavioural responses to tourist pressure. Future management strategies should consider regulating tourist pressure on turtles to reduce the incidence and progression of FP.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».