Depredation of Patagonian toothfish (<i>Dissostichus eleginoides</i>) by two sympatrically occurring killer whale (<i>Orcinus orca</i>) ecotypes: Insights on the behavior of the rarely observed type D killer whales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sympatric forms of ecologically distinctive killer whales ( Orcinus orca ) have been documented worldwide. This study focused on a new case of such sympatric occurrence of the “Crozet” type and the recently described “type D” killer whales off the Crozet Islands. The two ecotypes are morphologically and genetically distinct, but they both depredate the same local longline fishery. We used observational, photo‐identification, and fishing data, collected between 2003 and 2015, to examine differences in their patterns of depredation. Of the 828 sets where ecotype could be confirmed, type D killer whales interacted with 82 (11%) of the sets, including 9 (1%) sets that were simultaneously depredated by both ecotypes. Associations between the two types were never observed. Type D killer whales typically occurred in larger groups and both ecotypes preferentially depredated Patagonian toothfish ( Dissostichus eleginoides ). GLMM modeling revealed that the probability of type D depredation significantly increased throughout the study period, especially in deep waters, and photo‐identification data suggested that a subset of all individuals were habituating to depredation. This study documents the partitioning of resources between two distinct ecotypes of killer whales and provides preliminary insight into the feeding ecology of the rare type D killer whale.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».