Surface behaviors correlate with prey abundance and vessels in an endangered killer whale (<i>Orcinus orca</i>) population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Southern Resident killer whales (SRKWs) (Orcinus orca) are an endangered population in the United States and Canada, partly due to declines of their primary prey species, Chinook salmon. Prey availability influences various aspects of SRKW behavior, including distribution patterns and social structure. Yet, it is unclear to what extent a limited prey source influences the frequency of surface‐active behaviors (SABs), behaviors with important ecological implications. Here, we used long‐term datasets (1996–2019) to examine the relationships between the abundance of Chinook salmon, vessel presence, and the frequency with which SRKWs perform SABs. Salmon abundance was a significant predictor of SAB frequency, with fewer SABs performed in times of lower salmon abundance. SRKWs displayed more SABs when more whale watching vessels were present, and the whales spent a greater amount of time in the study area, performing more milling as opposed to traveling behavior, when vessel numbers were higher. Lastly, we found pod‐specific differences, such that K pod displayed significantly fewer SABs than either J or L pods. The observed relationships between SRKW behavior and both salmon abundance and vessel presence have implications for social network cohesion and foraging success. Our study adds to a growing body of literature highlighting factors affecting SRKW behavior as they experience increased threats from decreased prey availability, habitat loss, and anthropogenic disturbance, with implications for trans‐boundary management and conservation efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».