Downsized: gray whales using an alternative foraging ground have smaller morphology
Notice bibliographique
Résumé
Describing individual morphology and growth is key for identifying ecological niches and monitoring the health and fitness of populations. Eastern North Pacific ((ENP), approximately 16 650 individuals) gray whales primarily feed in the Arctic/sub-Arctic regions, while a small subgroup called the Pacific Coast Feeding Group (PCFG, approximately 212 individuals) instead feeds between northern California, USA and British Columbia, Canada. Evidence suggests PCFG whales have lower body condition than ENP whales. Here we investigate morphological differences (length, skull, and fluke span) and compare length-at-age growth curves between ENP and PCFG whales. We use ENP gray whale length-at-age data comprised of strandings, whaling, and aerial photogrammetry (1926-1997) for comparison to data from PCFG whales collected through non-invasive techniques (2016-2022) to estimate age (photo identification) and length (drone-based photogrammetry). We use Bayesian methods to incorporate uncertainty associated with morphological measurements (manual and photogrammetric) and age estimates. We find that while PCFG and ENP whales have similar growth rates, PCFG whales reach smaller asymptotic lengths. Additionally, PCFG whales have relatively smaller skulls and flukes than ENP whales. These findings represent a striking example of morphological adaptation that may facilitate PCFG whales accessing a foraging niche distinct from the Arctic foraging grounds of the broader ENP population.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».