Differential rates of killer whale attacks on humpback whales in the North Atlantic as determined by scarification
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
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.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle