Northern Resident Killer Whale Group Cohesion (1980-2010)
Data from: Stredulinsky et al. (2021) Family feud: permanent group splitting in a highly philopatric mammal, the killer whale (Orcinus orca). Behavioural Ecology and Sociobiology. https://link.springer.com/article/10.1007/s00265-021-02992-8.
Group cohesion and demographic parameters were derived from annual censuses of Northern Resident Killer Whales (NRKW) in Pacific Canadian coastal waters, conducted by DFO's Cetacean Research Program since 1973.
For animals that tend to remain with their natal group rather than individually disperse, group sizes may become too large to benefit individual fitness. In such cases, group splitting (or fission) allows philopatric animals to form more optimal group sizes without sacrificing all familiar social relationships. Although permanent group splitting is observed in many mammals, it occurs relatively infrequently. Here, we use combined generalized modeling and machine learning approaches to provide a comprehensive examination of group splitting in a population of killer whales (Orcinus orca) that occurred over three decades. Fission occurred both along and across maternal lines, where animals dispersed in parallel with their closest maternal kin. Group splitting was more common: (1) in larger natal groups, (2) when the common maternal ancestor was no longer alive, and (3) among groups with greater substructuring. The death of a matriarch did not appear to immediately trigger splitting. Our data suggest intragroup competition for food, leadership experience, and kinship are important factors that influence group splitting in this population. Our approach provides a foundation for future studies to examine the dynamics and consequences of matrilineal fission in killer whales and other taxa.
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Informations supplémentaires
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| Dernière mise à jour | octobre 20, 2025, 03:14 (TU) |
| Créé | octobre 20, 2025, 03:14 (TU) |
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Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
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Environment, Oceans |
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Titre
Titre du jeu de données.
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Northern Resident Killer Whale Group Cohesion (1980-2010) |
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Description
Une description du jeu de données.
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Data from: Stredulinsky et al. (2021) Family feud: permanent group splitting in a highly philopatric mammal, the killer whale (Orcinus orca). Behavioural Ecology and Sociobiology. https://link.springer.com/article/10.1007/s00265-021-02992-8. Group cohesion and demographic parameters were derived from annual censuses of Northern Resident Killer Whales (NRKW) in Pacific Canadian coastal waters, conducted by DFO's Cetacean Research Program since 1973. For animals that tend to remain with their natal group rather than individually disperse, group sizes may become too large to benefit individual fitness. In such cases, group splitting (or fission) allows philopatric animals to form more optimal group sizes without sacrificing all familiar social relationships. Although permanent group splitting is observed in many mammals, it occurs relatively infrequently. Here, we use combined generalized modeling and machine learning approaches to provide a comprehensive examination of group splitting in a population of killer whales (Orcinus orca) that occurred over three decades. Fission occurred both along and across maternal lines, where animals dispersed in parallel with their closest maternal kin. Group splitting was more common: (1) in larger natal groups, (2) when the common maternal ancestor was no longer alive, and (3) among groups with greater substructuring. The death of a matriarch did not appear to immediately trigger splitting. Our data suggest intragroup competition for food, leadership experience, and kinship are important factors that influence group splitting in this population. Our approach provides a foundation for future studies to examine the dynamics and consequences of matrilineal fission in killer whales and other taxa. |
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Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
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Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
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Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
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Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
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Date de publication
Date de publication du jeu de données.
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2021-02-12 |
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Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
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Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
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Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
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Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
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Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
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Open Government Licence - Canada |
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Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
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Emplacement
Emplacement du jeu de données.
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https://open.canada.ca/data/en/dataset/8c773994-1031-411b-a1ad-933928daa4ac |
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Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
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Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
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Fisheries and Oceans Canada | Pêches et Océans Canada |
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Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
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Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
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Éditeur
Éditeur du jeu de données.
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Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
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[email protected] |
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Auteur
Auteur du jeu de données.
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Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
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Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
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Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
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Langue
Langue(s) du jeu de données
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Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
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Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
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Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
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Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
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Type de portail
Type de plateforme du portail source.
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Version
Version du jeu de données
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None |
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Source
Source du jeu de données.
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None |
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Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
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Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
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Texte de provenance
Texte de provenance des données.
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URL de provenance
URL de provenance des données.
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Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
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Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
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| Champ | Valeur |
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Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
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Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
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Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
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Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
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Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
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Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
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Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.
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