Accelerometry estimates field metabolic rate in giant Australian cuttlefish Sepia apama during breeding
Notice bibliographique
Résumé
1. Estimating the metabolic rate of animals in nature is central to understanding the physiological, behavioural and evolutionary ecology of animals. Doubly labelled water and heart-rate methods are the most commonly used approaches, but both have limitations that preclude their application to some systems. 2. Accelerometry has emerged as a powerful tool for estimating energy expenditure in a range of animals, but is yet to be used to estimate field metabolic rate in aquatic taxa. We combined two-dimensional accelerometry and swim-tunnel respirometry to estimate patterns of energy expenditure in giant Australian cuttlefish Sepia apama during breeding. 3. Both oxygen consumption rate (Vo2) and swimming speed showed strong positive associations with body acceleration, with coefficients of determination comparable to those using similar accelerometers on terrestrial vertebrates. Despite increased activity during the day, field metabolic rate rarely approached Vo2, and night-time Vo2 was similar to that at rest. 4. These results are consistent with the life-history strategy of this species, which has a poor capacity to exercise anaerobically, and a mating strategy that is visually based. With the logistical difficulties associated with observation in aquatic environments, accelerometry is likely to prove a valuable tool for estimating energy expenditure in aquatic animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».