Prevalence of Chinook salmon is higher for southern than for northern resident killer whales in summer hot-spot feeding areas
Notice bibliographique
Résumé
Differences in the availability of prey may explain the low numbers of southern resident killer whales and the increase in northern resident killer whales in British Columbia and Washington State. However, in-situ data on the availability of their preferred prey (Chinook salmon, Oncorhynchus tshawytscha) in the core feeding areas used by these two populations of fish-eating killer whales have been lacking to test this hypothesis. We used multi-frequency echosounders (38, 70, 120, and 200 kHz) to estimate densities of adult Chinook (age-4+, > 81 cm) within 16 hot-spot feeding areas used by resident killer whales during summer 2020 in the Salish Sea and North Island Waters. We found Chinook were generally concentrated within 50 m from the bottom in the deep waters, and tended to be absent near the surface in the shallow waters (< 50 m). In general, the densities of Chinook we encountered were highest as the fish entered the Salish Sea (from Swiftsure Bank in the south) and Johnstone Strait (from Queen Charlotte Strait to the north)-and declined as fish migrated eastward along the shoreline of Vancouver Island. Median densities of Chinook for all sampled areas combined were 0.4 ind.·1000 m-2 in northern resident foraging areas, and 0.9 ind.·1000 m-2 in southern resident killer whale areas (p < 0.05, Mann-Whitney U test). Thus, Chinook salmon were twice as prevalent within the hot-spot feeding areas of southern versus northern resident killer whales. This implies that southern resident killer whales have greater access to Chinook salmon compared to northern residents during summer-and that any food shortage southern residents may be encountering is occurring at other times of year, or elsewhere in their range.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».