Four centuries of commercial whaling eroded 11,000 years of population stability in bowhead whales
Notice bibliographique
Résumé
Summary The bowhead whale, an Arctic endemic, was heavily overexploited during commercial whaling between the 16th-20th centuries 1 . Current climate warming, with Arctic amplification of average global temperatures, poses a new threat to the species 2 . Assessing the vulnerability of bowhead whales to near-future predictions of climate change remains challenging, due to lacking data on population dynamics prior to commercial whaling and responses to past climatic change. Here, we integrate palaeogenomics and stable isotope ( δ 13 C and δ 15 N) analysis of 201 bowhead whale fossils from the Atlantic Arctic with palaeoclimate and ecological modelling based on 823 radiocarbon dated fossils, 151 of which are new to this study. We find long-term resilience of bowhead whales to Holocene environmental perturbations, with no obvious changes in genetic diversity or population structure, despite large environmental shifts and centuries of whaling by Indigenous peoples prior to commercial harvests. Leveraging our empirical data, we simulated a time-series model to quantify population losses associated with commercial whaling. Our results indicate that commercial exploitation induced population subdivision and losses of genetic diversity that are yet to be fully realised; declines in genetic diversity will continue, even without future population size reductions, compromising the species’ resilience to near-future predictions of Arctic warming.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».