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Enregistrement W6929633760 · doi:10.5061/dryad.sn02v6x35

Endangered predators and endangered prey: seasonal diet of Southern Resident killer whales

2021· dataset· en· W6929633760 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEndangered speciesEctothermPredationLacertidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding diet is critical for conservation of endangered predators. The Southern Resident killer whales (SRKW) (Orcinus orca) are an endangered population occurring primarily in the west coast and inland waters of Washington and British Columbia. Insufficient prey has been identified as a factor limiting their recovery, so a clear understanding of the whales’ seasonal diet is a high conservation priority. Previous studies have shown that their summer diet in inland waters consists primarily of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), despite this species’ rarity compared to some other salmonids. During other times of year, when ranging patterns include the U.S. and Canadian west coast and the northern and southern portions of the Salish Sea, their diet is largely unknown. To address this data gap, we collected feces and prey remains from October to May 2004-2017 in both the Salish Sea and U.S. west coast waters. Using visual and genetic species identification for prey remains and genetic approaches for fecal samples, we characterized the diet of the SRKWs in fall, winter, and spring. Chinook salmon were identified as an important prey item year-round, averaging ~50% of their diet in the fall, increasing to 70-80% in the late winter/early spring, and returning to nearly 100% in the late spring. Other salmon species and non-salmonid fishes, also made substantial dietary contributions. The relatively high species diversity in winter suggested a possible lack of Chinook salmon, probably due to seasonally lower densities, based on their proclivity to selectively consume this species in other seasons. A wide diversity of Chinook salmon stocks were consumed, many of which are also at risk. Although west coast samples consisted of 14 stocks, four rivers systems accounted for 90% of the samples, predominantly the Columbia River. Increasing the abundance of Chinook salmon stocks that inhabit the whales’ winter range may be an effective conservation strategy for this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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