Prey assemblage isotopic variability as a tool for assessing diet and the spatial distribution of bowhead whale Balaena mysticetus foraging in the Canadian eastern Arctic
Notice bibliographique
Résumé
MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 469:161-174 (2012) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps10004 Prey assemblage isotopic variability as a tool for assessing diet and the spatial distribution of bowhead whale Balaena mysticetus foraging in the Canadian eastern Arctic C. Pomerleau1,6,*, V. Lesage2, S. H. Ferguson3, G. Winkler1, S. D. Petersen4, J. W. Higdon5 1Institut des Sciences de la Mer, Université du Québec à Rimouski, Rimouski, Quebec G5L 3A1, Canada 2Fisheries and Oceans Canada, Maurice Lamontagne Institute, Mont-Joli, Quebec G5H 3Z4, Canada 3Fisheries and Oceans Canada, Freshwater Institute, Winnipeg, Manitoba R3T 2N6, Canada 4Assiniboine Park Zoo, Winnipeg, Manitoba R3P 2N7, Canada 5Higdon Wildlife Consulting, Winnipeg, Manitoba R3G 3C9, Canada 6Present address: Fisheries and Oceans Canada, Institute of Ocean Sciences, Sidney, British Columbia V8L 4B2, Canada *Email: corinne.pomerleau@dfo-mpo.gc.ca ABSTRACT: The eastern Canada-West Greenland (EC-WG) bowhead whale Balaena mysticetus population is slowly recovering from the intensive commercial whaling of the 18th and 20th centuries. However, climate change, through effects on ice conditions and prey availability, is one of several threats that might affect bowhead whale recovery. In this study, we exploited the variability observed in isotopic signatures of prey assemblages across the eastern Arctic to examine variability in diet among bowhead whales (n = 202) and identify their potential foraging areas. We compared δ13C and δ15N isotope ratios of biopsied skin samples with those of potential zooplankton prey species collected across the Canadian eastern Arctic, and calculated the proportional contributions of various sources (zooplankton) to the diet of bowhead whales using a Bayesian stable isotope mixing model. A cluster analysis indicated some variability in isotopic composition among groups of individuals, but not between males and females or age classes. The isotopic model discounted Davis Strait and Disko Bay as potential foraging areas for bowhead whales, at least in spring and summer. Lancaster Sound, Baffin Bay and the Gulf of Boothia were the 3 main areas likely used for summer feeding, where bowhead whales fed primarily on large Arctic calanoid copepods (Calanus hyperboreus, C. glacialis, Metridia longa, and Paraeuchaeta spp.), mysids and euphausiids. While some inter-individual variability in diet was observed, the strong dependence of this endemic Arctic species on Arctic zooplankton may make them vulnerable to the predicted latitudinal shift in prey species composition caused by ongoing warming. KEY WORDS: Canadian Arctic · Bowhead whale · Diet · Foraging behaviour · Marine mammal · Zooplankton · Stable isotopes · Bayesian mixing model · SIAR · Trophic ecology Full text in pdf format PreviousNextCite this article as: Pomerleau C, Lesage V, Ferguson SH, Winkler G, Petersen SD, Higdon JW (2012) Prey assemblage isotopic variability as a tool for assessing diet and the spatial distribution of bowhead whale Balaena mysticetus foraging in the Canadian eastern Arctic. Mar Ecol Prog Ser 469:161-174. https://doi.org/10.3354/meps10004 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 469. Online publication date: November 26, 2012 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2012 Inter-Research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».