Divergent killer whale populations exhibit similar acquisition but different healing rates of conspecific scars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scars obtained from interactions with conspecifics may be caused by both playful and aggressive activities, making them useful when studying cetacean behaviour. This study investigates the effects of age and sex on conspecific scar acquisition and healing in three genetically distinct populations of killer whales (Orcinus orca) each with unique diets and social structures. The sample consisted of 50 of the most commonly photo-identified individuals from all sex and age classes in each of the Bigg’s, Northern Resident, and Crozet killer whale populations. The number of new scars annually acquired by an individual as well as how long it took them to disappear were extracted from annual photo-identification images of these individuals taken between the years of 2008 and 2021. Scar acquisition was analysed using a generalized additive model while scar healing was assessed using Kaplan-Meier survival curves. Results showed an inverse relationship between scar acquisition and age, as well as an effect of sex with males being more scarred than females amongst all age classes. No significant differences in scar acquisition between populations was found. Scar re-pigmentation was faster in Northern Residents compared to Crozet and Bigg’s individuals and varied amongst age classes, with scars on calves and juveniles disappearing more quickly than those on adults. These population- and age-based differences in healing may be due to scar severity, while results around scar acquisition suggest that the nature of physical interactions between sex and age classes in this species are homogenous despite cultural and genetic differences that have evolved between populations.
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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 ».