Requirements and availability of prey for northeastern pacific southern resident killer whales
Notice bibliographique
Résumé
The salmon-eating Southern Resident killer whale (SRKW) (Orcinus orca) population currently comprises only 73 individuals, and is listed as 'endangered' under the Species at Risk Act in Canada. Recent evidence suggests that the growth of this population may be limited by food resources, especially Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). We present spatio-temporal bioenergetics model for SRKW in the Salish Sea and the West Coast of Vancouver Island from 1979-2020 with the objective of evaluating how changes in the abundance, age-structure, and length-at-age of Chinook salmon populations has influenced the daily food consumption of the SRKW population. Our model showed that the SRKW population has been in energetic deficit for six of the last 40 years. Our results also suggested that the abundance of age-4 and age-5 Chinook salmon are significant predictors of energy intake for SRKW. We estimated that the annual consumption (April-October) of Chinook salmon by the whales between 1979 and 2020 ranged from 166,000 216,300. Over the past 40 years, the model estimated that the contribution in the predicted SRKW diet of Chinook salmon originating from the Columbia River has increased by about 34%, and decreased by about 15% for Chinook salmon stocks originating from Puget Sound. Overall, our study provides an overview of the requirements and availability of prey for SRKW over the last 40 years, while supporting the hypothesis that SRKW were limited by prey abundance in the study period.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».