Competing Conservation Objectives for Predators and Prey: Estimating Killer Whale Prey Requirements for Chinook Salmon
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem-based management (EBM) of marine resources attempts to conserve interacting species. In contrast to single-species fisheries management, EBM aims to identify and resolve conflicting objectives for different species. Such a conflict may be emerging in the northeastern Pacific for southern resident killer whales (Orcinus orca) and their primary prey, Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). Both species have at-risk conservation status and transboundary (Canada-US) ranges. We modeled individual killer whale prey requirements from feeding and growth records of captive killer whales and morphometric data from historic live-capture fishery and whaling records worldwide. The models, combined with caloric value of salmon, and demographic and diet data for wild killer whales, allow us to predict salmon quantities needed to maintain and recover this killer whale population, which numbered 87 individuals in 2009. Our analyses provide new information on cost of lactation and new parameter estimates for other killer whale populations globally. Prey requirements of southern resident killer whales are difficult to reconcile with fisheries and conservation objectives for Chinook salmon, because the number of fish required is large relative to annual returns and fishery catches. For instance, a U.S. recovery goal (2.3% annual population growth of killer whales over 28 years) implies a 75% increase in energetic requirements. Reducing salmon fisheries may serve as a temporary mitigation measure to allow time for management actions to improve salmon productivity to take effect. As ecosystem-based fishery management becomes more prevalent, trade-offs between conservation objectives for predators and prey will become increasingly necessary. Our approach offers scenarios to compare relative influence of various sources of uncertainty on the resulting consumption estimates to prioritise future research efforts, and a general approach for assessing the extent of conflict between conservation objectives for threatened or protected wildlife where the interaction between affected species can be quantified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».