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Enregistrement W2321777667 · doi:10.3354/esr00631

Energy content of Pacific salmon as prey of northern and southern resident killer whales

2014· article· en· W2321777667 sur OpenAlexaboutno aff
SM O’Neill, GM Ylitalo, JE West

Notice bibliographique

RevueEndangered Species Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwest Fisheries Science CenterNational Marine Fisheries ServiceUniversity of WashingtonCalifornia Department of Fish and WildlifeWashington Department of Fish and WildlifeMassachusetts Department of Fish and GameCalifornia Department of Fish and Game
Mots-clésEndangered speciesFisheryWildlifeWhalePredationGeographyPopulationFishingBiologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovery of depleted species is difficult, but it can be especially complex when the target species interacts strongly with other depleted species.Such is the case for northern and southern resident killer whales Orcinus orca which are listed as 'endangered' under the US Endangered Species Act (ESA) and Canada's Species at Risk Act.These resident killer whales prey heavily on Pacific salmon Oncorhynchus spp., including several 'evolutionarily significant units' also listed under the ESA.In response to concerns that a depleted prey base may affect killer whale recovery, we analyzed proximate composition and calculated caloric content of Pacific salmon to evaluate the importance of salmon species, population, body size, and lipid levels in determining their energy content as prey for killer whales.We sampled all 5 species of Pacific salmon, but emphasized Chinook salmon, a predominant prey of killer whales.Energy density (kcal kg -1 ) was highly correlated with lipid content, whereas total energy value (kcal fish -1 ) was determined primarily by fish mass and secondarily by lipid content.These salmon energetics data can be used to provide better precision and estimates on the caloric value of prey to killer whales.To facilitate application of these results to the co-management of salmon and killer whales, we produced a simple relationship that uses fish length to predict total energy of Chinook salmon as prey where population-specific energy densities and fish masses are lacking.Benefits to killer whales from possible salmon fishery closures, or other activities that affect prey availability, will depend on the salmon species and populations involved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,215 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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