Differential rates of killer whale attacks on humpback whales in the North Atlantic as determined by scarification
Notice bibliographique
Résumé
As in other populations of killer whales, Orcinus orca, prey selectivity in the North Atlantic population may indicate behaviourally or ecologically distinct types of killer whales. Some killer whale ecotypes are known to prey on large whales, but the ecological impact of such predation events is unknown. Since killer whale attacks on humpback whales, Megaptera novaeangliae, are rarely witnessed, resultant scars may be used to determine the frequency of non-fatal predatory interactions. Using images from the North Atlantic Humpback Whale Catalogue (NAHWC), we examined humpback whale flukes for the presence of rake marks from killer whales (N = 5040). Scarring frequencies range from 2.7 to 17.4% and differ significantly among five regions of the North Atlantic (Gulf of Maine, Canada, West Greenland, Iceland and Norway). The scarring rate in the Canada region is significantly higher than all other regions, and Norway has a significantly lower scarring rate than all other regions, despite more frequently reported killer whale sightings in that region. Within the western North Atlantic, Canada has a scarring rate nearly twice that of either the Gulf of Maine or West Greenland. These data may reflect differential prey choice among killer whale ecotypes and/or the distribution of specific ecotypes across the North Atlantic basin.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».