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Enregistrement W1964193336 · doi:10.1111/j.1748-7692.2011.00489.x

Killer whales (<i>Orcinus orca</i>) in the Canadian Arctic: Distribution, prey items, group sizes, and seasonality

2011· article· en· W1964193336 sur OpenAlexaffabout
Jeff W. Higdon, Donna D. W. Hauser, Steven H. Ferguson

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of Newfoundland and LabradorUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalePredationArcticSeasonalityMarine mammalGeographyEcologyBiologyRange (aeronautics)CetaceaFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Killer whales (Orcinus orca) have a global distribution, but many high‐latitude populations are not well studied. We provide a comprehensive review of the history and ecology of killer whales in the Canadian Arctic, for which there has previously been little information. We compiled a database of 450 sightings spanning over 15 decades (1850–2008) to document the historical occurrence, distribution, feeding ecology, and seasonality of killer whales observed throughout the region. Sighting reports per decade increased substantially since 1850 and were most frequent in the eastern Canadian Arctic. The mean reported group size was 8.3 (median = 4, range 1–100), but size varied significantly among regions and observed prey types. Observations of predation events indicate that Canadian Arctic killer whales prey upon other marine mammals. Monodontids were the most frequently observed prey items, followed by bowhead whales (Balaena mysticetus), phocids, and groups of mixed mammal prey. No killer whale sightings occurred during winter, with sightings gradually increasing from early spring to a peak in summer, after which sightings gradually decreased. Our results suggest that killer whales are established, at least seasonally, throughout the Canadian Arctic, and we discuss potential ecological implications of increased presence with declining sea ice extent and duration.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations107
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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