Influence of artificial food provisioning from fisheries on killer whale reproductive output
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prey availability is a critical factor influencing demographic trajectories of long‐lived, top predators, which may therefore be strongly affected by artificial food provisioning. In the C rozet archipelago, killer whales feed on a wide range of species including birds, marine mammals and fish. Following the development of the P atagonian toothfish fisheries in 1996, killer whales began to also depredate longlines. Social groups, hereafter referred to as matrilines, exhibited different levels of interaction; some were involved in most of the depredation events, while others were never observed interacting with fisheries. These differences in interaction levels influenced reproduction. An extensive photo‐identification effort from 2003 to 2012 allowed us to estimate the probability of calving for 21 reproductive females. Using multi‐model inference, we found a positive effect of depredation on female calving rate. These results suggest an effect of artificial food provisioning on female reproductive output with potentially far‐reaching consequences on the demography of the C rozet killer whale population. Our findings evidence the need to account for both intra‐population heterogeneity and level of interaction with fisheries when assessing conservation strategies of long‐lived marine predators involved in similar depredation worldwide.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle