Loss of Arctic sea ice causing punctuated change in sightings of killer whales (<i>Orcinus orca</i>) over the past century
Notice bibliographique
Résumé
Killer whales (<i>Orcinus orca</i>) are major predators that may reshape marine ecosystems via top-down forcing. Climate change models predict major reductions in sea ice with the subsequent expectation for readjustments of species' distribution and abundance. Here, we measure changes in killer whale distribution in the Hudson Bay region with decreasing sea ice as an example of global readjustments occurring with climate change. We summarize records of killer whales in Hudson Bay, Hudson Strait, and Foxe Basin in the eastern Canadian Arctic and relate them to an historical sea ice data set while accounting for spatial and temporal autocorrelation in the data. We find evidence for “choke points,” where sea ice inhibits killer whale movement, thereby creating restrictions to their Arctic distribution. We hypothesize that a threshold exists in seasonal sea ice concentration within these choke points that results in pulses in advancements in distribution of an ice-avoiding predator. Hudson Strait appears to have been a significant sea ice choke point that opened up approximately 50 years ago allowing for an initial punctuated appearance of killer whales followed by a gradual advancing distribution within the entire Hudson Bay region. Killer whale sightings have increased exponentially and are now reported in the Hudson Bay region every summer. We predict that other choke points will soon open up with continued sea ice melt producing punctuated predator–prey trophic cascades across the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,476 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».