The innovation and diffusion of “trap‐feeding,” a novel humpback whale foraging strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The innovation and diffusion of novel foraging strategies within a population can increase the capacity of individuals to respond to shifts in prey abundance and distribution. Since 2011, some humpback whales ( Megaptera novaeangliae ) off northeastern Vancouver Island (NEVI), Canada, have been documented using a new feeding strategy called “trap‐feeding.” We provide the first description of this foraging innovation and explore the ecological and social variables associated with its diffusion using sightings data, video analysis, and logistic regression modeling. The number of humpback whales confirmed to trap‐feed off NEVI increased from two in 2011 to 16 in 2015. Neither the locations of trap‐feeding sessions nor prey species consumed differed from those documented during lunge‐feeding. However, preliminary results indicate that the schools of fish consumed when individuals trap‐fed were smaller and more diffuse than those consumed when whales lunge‐fed. Top‐ranked models predicting whether an individual would be observed exhibiting trap‐feeding behavior included the following parameters: average number of days per year that the individual was seen off NEVI and proportion of the individual's associations that were with other trap‐feeders. These results suggest that trap‐feeding may be a culturally transmitted foraging innovation that provides an energetically efficient method of feeding on small, diffuse prey patches.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».