Evaluating Social Network Dynamics of Bigg’s Killer Whales (<i>Orcinus orca</i>) and Vessel Traffic within a Transboundary Region: Implications for Conservation Management
Notice bibliographique
Résumé
The social lives of animals are defined by group dynamics based on the nature and strength of associations and movements between individuals, often resulting in highly complex and interconnected social networks. However, understanding of how environmental variables may shape this structure is poorly understood. Within the inland waters of Washington State and southern Vancouver Island, British Columbia, mammal-eating Bigg’s (transient) killer whales occur in relatively small, but stable social groups. Group size and occurrence in recent years has increased, coinciding with a growing whale watching industry. Given the central importance of the social network within killer whale population dynamics, such as the maintenance of cooperation and cultural transmission of information, shifts in social network structure caused by environmental processes may have significant ecological and evolutionary consequences. Thus, it is reasonable to assume that the increased presence of Bigg’s killer whales within the Salish Sea leaves them susceptible to the various and growing anthropogenic pressures within this area. Utilizing a long-term data set (1987-2015), the objectives of this doctoral study are to: (1) identify the level(s) of preferred associations and social differentiation within Bigg’s societies relative to foraging specializations; (2) re-evaluate and compare historical measures and persistence of Bigg’s sociality, including demographic influences and dispersion patterns; and, (3) assess the extent to which individual sociality can predict received vessel traffic levels, as well as other variables driving targeted whale watching. The results of this work will better clarify the social dynamics and population structure of Bigg’s killer whales and will thus inform on proper management of this conservation unit. Likewise, the combined evaluation of social dynamics and anthropogenic pressures (vessel traffic) experienced by this population can provide key information that may enable managers to implement proper measures to mitigate anthropogenic impacts. Finally, the results of this analysis will serve as a platform for further evaluating the predator-prey dynamics of Bigg’s killer whale stocks that are central to the Salish Sea ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».