Fine‐scale diversity of prey detected in humpback whale feces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predator diets are largely influenced by prey availability and abundance. Yet, in heterogenous marine environments, identifying the prey species consumed by diving mammals remains a fundamental challenge. For rorqual whales, the energetic constraints of prey engulfment require that the whales seek areas of high prey abundance and execute discrete lunge feeding events on patches of high‐density prey. Prey occurrences in feces should therefore provide meaningful insight into the dominant taxa in food patches selected by the animal. We investigated the prey consumed by humpback whales in three regions in southern British Columbia (BC), Canada, using opportunistic fecal sampling, microscopy, and DNA metabarcoding of 14 fecal samples. Fish including Pacific herring ( Clupea pallasii ), hake ( Merluccius productus ), and eulachon ( Thaleichthys pacificus ) were the most common fish species potentially targeted by humpback whales in two regions. The krill Euphausia pacifica was the most prevalent invertebrate DNA detected in all three regions, while sergestid and mysid shrimp may also be important. High DNA read abundances from walleye pollock ( Gadus chalcogrammus ) and sablefish ( Anoplopoma fimbria ) were also recovered in one sample each, suggesting that juveniles of these semi‐pelagic species may occasionally be targeted. In general, we observed heavily digested fecal material that drove substantial dissimilarities in taxonomic resolution between polymerase chain reaction‐based and morphological analyses of the feces. Pacific herring and walleye pollock were the only prey species confirmed by both methods. Our results highlight that molecular and visual analyses of fecal samples provide a complementary approach to diet analysis, with each method providing unique insight into prey diversity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».