Environmental drivers of persistent humpback whale Megaptera novaeangliae feeding events in a Mexican breeding area
Notice bibliographique
Résumé
Humpback whales Megaptera novaeangliae typically fast for several months in low-latitude breeding areas. Here we report on persistent feeding events during 5 wintering seasons between 2013 and 2020 in a known upwelling region of Banderas Bay of the mainland Mexico breeding area. In total, there were 76 unique feeding events documented (group size = 1 to ~100 individuals), involving 201 photo-identified whales, of which 18 were documented feeding in multiple years. The most prolific years of documented feeding in 2017 and 2018 (based on number of reports/individuals photo-identified feeding) followed the strongest marine heatwave ever recorded in the North Pacific. Whales documented feeding in Banderas Bay had significantly shorter mean sighting histories (2.3 yr) than a non-feeding sample (8.7 yr) and were reported to be of small size, suggesting they were predominantly younger whales. Most high-latitude recaptures of Banderas Bay feeding whales were in more northern North Pacific feeding grounds (50.8% were resighted in Russia, Alaska, and northern British Colombia, Canada). A binomial general linear model revealed a significant relationship between the probability of whales feeding in Banderas Bay and sea surface temperature (SST). Specifically, feeding consistently occurred in years of lower than average winter SST (<25°C), associated with La Niña years of the El Niño Southern Oscillation (ENSO). We conclude that feeding of humpback whales is now a predictable occurrence in the upwelling region of Banderas Bay in years that ENSO fluctuations lead to lower regional SST. The magnitude of several years of low-latitude feeding events reported here was likely influenced by climate change induced marine heatwaves that occurred during 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».