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Enregistrement W2019410641 · doi:10.1578/am.36.1.2010.67

Sequential Habitat Use by Two Resident Killer Whale (<I>Orcinus orca</I>) Clans in Resurrection Bay, Alaska, as Determined by Remote Acoustic Monitoring

2010· article· en· W2019410641 sur OpenAlexaff
Harald Yurk, Olga A. Filatova, Craig O. Matkin, Lance Barrett‐Lennard, Michael Brittain

Notice bibliographique

RevueAquatic Mammals · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayWhaleClanFisheryHabitatGeographyOceanographyBiologyEcologyArchaeologyGeologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Killer whales (Orcinus orca) are sighted regularly in coastal Alaska during the summer, but little is known about their movements through the area during the winter when weather and light limit the use of boat-based surveys. Acoustic monitoring provides a practical alternative because each extended resident killer whale family group or pod has a unique dialect that can be discerned by differences in their repertoires of stereotyped calls. The repertoires of resident killer whale pods in the northern Gulf of Alaska were updated from earlier studies, and the results used to determine the identity of pods that were recorded on remote hydrophones in Resurrection Bay, Alaska, in the fall, winter, and spring of 1999 to 2004. In total, seven pods of resident killer whales were identified acoustically, comprising four related pods from AB clan and three from AD clan. The frequencies of occurrence of the clans differed between the November to March recording period when AB clan occupied the area, and the April-May period when AD clan was predominant. The sequential use of this habitat during periods of relative prey scarcity has the effect of limiting intergroup resource competition and is consistent with earlier findings that demonstrated divergent resource specialization by sympatric killer whale populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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