Quantifying a stopover of killer whales preying on gray whales rounding the Alaska Peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Predation by killer whales Orcinus orca on recovering populations of baleen whales is being increasingly reported, but there have been no direct quantitative assessments of its importance, for either the predators or prey. We used photographic mark-recapture and satellite telemetry to assess the abundance and behavior of killer whales gathering to feed on gray whale Eschrichtius robustus calves and juveniles that were migrating around the Alaska Peninsula into the Bering Sea. We quantitatively describe this aggregation as a stopover, used in May and early June 2003-2008 by at least 197 different killer whales. Estimates of average stopover duration (1.8-3.6 wk) and annual abundance (89-128 killer whales) were variable and correlated with annual gray whale calf production (404-1528 calves). In years with more gray whale calves, killer whales spent more time at this geographic pinch point where they could presumably access adequate prey. In years with fewer calves, more killer whales used the study area but remained for a shorter time, presumably searching more widely when calves were scarcer. The presence of killer whales increased through May into early June, when satellite tags tracked northerly movements into the Bering Sea, and as far as 1620 km into the Chukchi Sea, likely following migrating gray whales. These data indicate focused and prolonged predation by killer whales on a recovered population of baleen whales and provide the first evidence of the importance of such predation in structuring killer whale populations and influencing their dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».