Foraging behaviour and ecology of transient killer whales within a deep submarine canyon system
Notice bibliographique
Résumé
Transient killer whales have been documented hunting marine mammals across a variety of habitats. However, relatively little has been reported about their predatory behaviours near deep submarine canyons and oceanic environments. We used a long-term database of sightings and encounters with these predators in and around the Monterey Submarine Canyon, California to describe foraging behaviour, diet, seasonal occurrence, and habitat use patterns. Transient killer whales belonging to the outer coast subpopulation were observed within the study area 261 times from 2006-2021. Occurrences, behaviours, and group sizes all varied seasonally, with more encounters occurring in the spring as grey whales migrated northward from their breeding and calving lagoons in Mexico (March-May). Groups of killer whales foraged exclusively in open water, with individuals within the groups following the contours of the submarine canyon as they searched for prey. Focal follows revealed that killer whales spent 51% of their time searching for prey (26% of their time along the shelf-break and upper slope of the canyon, and 25% in open water). The remainder of their time was spent pursuing prey (10%), feeding (23%), travelling (9%), socializing (6%), and resting (1%). Prey species during 87 observed predation events included California sea lions, grey whale calves, northern elephant seals, minke whales, common dolphins, Pacific white-sided dolphins, Dall's porpoise, harbour porpoise, harbour seals, and sea birds. The calculated kill rates (based on 270 hours of observing 50 predation events) were 0.26 California sea lions per killer whale over 24 hours, 0.11 grey whale calves, and 0.15 for all remaining prey species combined. These behavioural observations provide insights into predator-prey interactions among apex predators over submarine canyons and deep pelagic environments.
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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 ».