Divergent foraging strategies between populations of sympatric matrilineal killer whales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In cooperative species, human-induced rapid environmental change may threaten cost–benefit tradeoffs of group behavioral strategies that evolved in past environments. Capacity for behavioral flexibility can increase population viability in novel environments. Whether the partitioning of individual responsibilities within social groups is fixed or flexible across populations is poorly understood, despite its relevance for predicting responses to global change at the population and species levels and designing successful conservation programs. We leveraged bio-logging data from two populations of fish-eating killer whales (Orcinus orca) to quantify patterns of fine-scale foraging movements and their relationships with demography. We reveal striking interpopulation differences in patterns of individual foraging behavior. Females from the endangered Southern Resident (SRKW) population captured less prey and spent less time pursuing prey than SRKW males or Northern Resident (NRKW) females, whereas NRKW females captured more prey than NRKW males. The presence of a calf (≤3 years) reduced the number of prey captured by adult females from both populations, but disproportionately so for SRKW. SRKW adult males with a living mother captured more prey than those whose mother had died, whereas the opposite was true for NRKW adult males. Across populations, males foraged in deeper areas than females, and SRKW captured prey deeper than NRKW. These population-level differences in patterns of individual foraging behavior challenge the existing paradigm that females are the disproportionate foragers in gregarious resident killer whales, and demonstrate considerable variation in the foraging strategies across populations of an apex marine predator experiencing different environmental stressors.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».