MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386274383 · doi:10.1186/s40462-023-00416-y

Do beluga whales truly migrate? Testing a key trait of the classical migration syndrome

2023· article· en· W4386274383 sur OpenAlexafffund
Luke Storrie, Lisa L. Loseto, Emma L. Sutherland, Shannon A. MacPhee, Greg O’Corry‐Crowe, Nigel E. Hussey

Notice bibliographique

RevueMovement Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of ManitobaGovernment of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Resources CanadaCanadian Wildlife Health CooperativeCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaUniversity of ManitobaArcticNetAurora Research InstituteFisheries Joint Management Committee
Mots-clésForagingBeluga WhaleAnimal ecologyPopulationGeographyEcologyTraitMetapopulationHabitatBiologyArcticFisheryBiological dispersalComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Migration enables organisms to access resources in separate regions that have predictable but asynchronous spatiotemporal variability in habitat quality. The classical migration syndrome is defined by key traits including directionally persistent long-distance movements during which maintenance activities are suppressed. But recently, seasonal round-trip movements have frequently been considered to constitute migration irrespective of the traits required to meet this movement type, conflating common outcomes with common traits required for a mechanistic understanding of long-distance movements. We aimed to test whether a cetacean ceases foraging during so-called migratory movements, conforming to a trait that defines classical migration. METHODS: We used location and dive data collected by satellite tags deployed on beluga whales (Delphinapterus leucas) from the Eastern Beaufort Sea population, which undertake long-distance directed movements between summer and winter areas. To identify phases of directionally persistent travel, behavioural states (area-restricted search, ARS; or Transit) were decoded using a hidden-Markov model, based on step length and turning angle. Established dive profiles were then used as a proxy for foraging, to test the hypothesis that belugas cease foraging during these long-distance transiting movements, i.e., they suppress maintenance activities. RESULTS: Belugas principally made directed horizontal movements when moving between summer and winter residency areas, remaining in a Transit state for an average of 75.4% (range = 58.5-87.2%) of the time. All individuals, however, exhibited persistent foraging during Transit movements (75.8% of hours decoded as the Transit state had ≥ 1 foraging dive). These data indicate that belugas actively search for and/or respond to resources during these long-distance movements that are typically called a migration. CONCLUSIONS: The long-distance movements of belugas do not conform to the traits defining the classical migration syndrome, but instead have characteristics of both migratory and nomadic behaviour, which may prove adaptive in the face of unpredictable environmental change. Such patterns are likely present in other cetaceans that have been labeled as migratory. Examination of not only horizontal movement state, but also the vertical behaviour of aquatic animals during directed movements is essential for identifying whether a species exhibits traits of the classical migration syndrome or another long-distance movement strategy, enabling improved ecological inference.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement EcologyMême sujetMarine animal studies overviewTravaux en français237 207