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Enregistrement W6967352893 · doi:10.5061/dryad.rr4g39b

Data from: Seabirds vary responses to supplemental food under dynamic natural prey availability and feeding aggregation composition

2019· dataset· en· W6967352893 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNeonatal skin health care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapelinPredationShearwaterForagingForage fishFlockPredatorHerringForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While foraging, a predator can feed solitarily or in a group. The net energy gain of joining a group is predicted to vary with prey patch quality, species-specific prey capture behavior and the size and species composition of the predator group. In coastal Newfoundland, Canada, capelin (Mallotus villosus), a key forage fish, migrates inshore to spawn during the summer, resulting in a dramatic shift in prey availability. During July-August, 2015-2017, we examined the numerical and behavioral responses of procellarid (Great Shearwater Ardenna gravis, Sooty Shearwater A. grisea, Northern Fulmar Fulmarus glacialis) and gull species (Herring Gull Larus argentatus, Great Black-backed Gull L. marinus) to fish offal under varying capelin availability as well as flock size and composition using an at-sea experiment on the northeast Newfoundland coast. The experiment consisted of providing a offal every 30 s (10-min experimental period), along with 10-min control periods before and after. We recorded the species-specific number of birds on the water, the number of birds simultaneously attempting to capture offal, and the number of successful attempts (‘foraging success’). The number of birds on the water was lower during high capelin availability for all species, except for Northern Fulmar. The number of conspecifics simultaneously attempting increased with the number of conspecifics on the water, but plateaued at different numbers (4-17) for each species. The species-specific proportion of successful attempts (i.e. ‘foraging success’) varied with flock size and composition (i.e. number of conspecifics, heterospecifics, species). Foraging success of Herring Gulls and fulmars were moderately affected by flock size and composition, suggesting that they may be dominant competitors. Findings suggest that seabirds rely more heavily on supplemental food sources, such as fisheries discards and offal, when natural prey availability declines, potentially resulting in a higher risk of by-catch during fisheries activities as forage fish stocks decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,057

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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