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Enregistrement W7128482192 · doi:10.26108/y70w-z206

Gull diets reveal dietary partitioning, influences of isotopic signatures on body condition, and ecosystem changes at a remote colony

2014· article· en· W7128482192 sur OpenAlexaboutno aff
RA Ronconi, RJ Steenweg, PD Taylor

Notice bibliographique

RevueAcadiaU-DEV · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerringLarusHerring gullTrophic levelPredationForagingIsotope analysisCarrionTern

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As top predators that feed on a wide range of prey items, gull diets may serve as important biological indicators of regional prey availability and changes in marine ecosystems. We studied the diets of herring gulls Larus argentatus and great black-backed gulls L. marinus on Sable Island, Nova Scotia, Canada, a remote colony which has shown high levels of contaminants in herring gull eggs and which has experienced significant ecological and anthropogenic change in its surrounding marine region over the past 40 yr. Analysis of regurgitated pellets suggested that current gull diets have proportionally less offshore prey (e.g. fish) and terns and tern eggs, and proportionally more molluscs, rock crabs Cancer borealis, and seal Halichoerus grypus carrion than diets sampled 40 yr ago. The composition of recent diets observed from pellet analysis is supported by stable isotope mixing models of carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N), which revealed that great black-backed gulls had high proportions of seals and crab in their diets, whereas herring gulls had high proportions of crab, sand lance Ammodytes sp., and terrestrial invertebrates. Isotopic analyses also identified dietary variability through seasonal, age-specific and body condition relationships for each species. Biometric-isotope relationships showed that larger great black-backed gulls fed at higher trophic levels, and that higher trophic level foraging in herring gulls was associated with better body condition. Collectively, these results indicate dietary partitioning within this community of sympatrically nesting gulls, and broad-scale dietary shifts since the early 1970s.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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