Arctic whale mortality: understanding modern population losses for the future
Notice bibliographique
Résumé
The remote, ice-covered habitat and reclusive nature of Arctic cetaceans have led to a gap in\nknowledge about species ecology. In rare instances where Arctic cetaceans can be spotted,\ninformation about their population structure and biology can be gleaned through observation;\nhowever, direct observations are difficult in high ice cover. Ice entrapments, where cetaceans are\ncrowded under increasing ice cover until escape or drowning, have given insight into cetacean\npopulations since the 18th century, and today new genetic analyses can allow us to reexamine the\npopulation structure of these Arctic species and add to previous research on ice entrapments and\nnarwhal social structure. In this thesis’ second chapter, I first review 138 cetacean ice entrapment\noccurrences globally and show that ice entrapments are a significant source of mortality for\ncetaceans, killing more than 18,500 individuals in 13 different species since 1900. In the third\nchapter, I use population genetics to study the social structure of the Canadian Arctic narwhal\n(Monodon monoceros) from a 2008 ice entrapment. Through pair-wise relatedness and cluster\nanalysis, I determined that within an ice-entrapped herd (n=245), there were 8 genetically related\nclusters with an average size of 30.6, indicating that the species may follow a fission-fusion\nsocial structure like other smaller, social cetaceans. This work may contribute to species\nmanagement decisions and be valuable for emergency management of ice entrapments.
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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) | 0,000 | 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 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 ».