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Enregistrement W2601424568 · doi:10.22621/cfn.v130i4.1925

Behavioural Changes in Belugas (<i>Delphinapterus leucas</i>) During a Killer Whale (<i>Orcinus orca</i>) Attack in Southwest Hudson Bay

2017· article· en· W2601424568 sur OpenAlexafffundvenue
Kristin H. Westdal, Jeremy Davies, Jack Orr, Steven H. Ferguson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaPew Charitable Trusts
Mots-clésBeluga WhaleLeucasWhaleBelugaBayFisheryArcticPredationCetaceaGeographyRange (aeronautics)BiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Killer Whales (Orcinus orca) were observed on 4 August 2012 attacking Belugas (Delphinapterus leucas) at high tide near the mouth of the Seal River (59°9'19"N, 94°45'28"W) in southwest Hudson Bay, near the location where six Belugas had been fitted with satellite transmitters three weeks earlier. The distribution of Belugas was analyzed before, during, and after the attack. In the presence of Killer Whales, the six Belugas altered their behaviour by reducing their combined range size from 285 km2 four days before the attack to 172 km2 on the day of the attack. Their range more than tripled, to 655 km2, in the days immediately following the attack before returning to the pre-attack size. Following the attack, the tagged Belugas expanded their range northward, going from a mean pre-attack distance of 9.4 km from the attack site to a maximum of 23.5 km. Visual observations of Belugas clumping together and moving toward shore corroborated satellite data. This evasive behaviour by Belugas was different from that reported for Narwhals (Monodon monoceros) suggesting that the two monodontid species may have evolved different survival strategies related to the risk of Killer Whale predation. With predicted changes to Arctic sea ice, the summeringhabitat of Belugas will be available to their main predator for longer periods. A better understanding of Beluga behaviour and risk of predation is required for Beluga conservation and stock management.

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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,072

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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