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Enregistrement W1975749721 · doi:10.1371/journal.pone.0012565

Drag-Based ‘Hovering’ in Ducks: The Hydrodynamics and Energetic Cost of Bottom Feeding

2010· article· en· W1975749721 sur OpenAlexafffund
Gal Ribak, John G. Swallow, David R. Jones

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompany of BiologistsNational Science Foundation
Mots-clésNeutral buoyancyBuoyancyDragMechanicsPaddleMarine engineeringPerpendicularPropulsionPhysicsWork (physics)Position (finance)GeologyGeometryMathematicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diving ducks use their webbed feet to provide the propulsive force that moves them underwater. To hold position near the bottom while feeding, ducks paddle constantly to resist the buoyant force of the body. Using video sequences from two orthogonal cameras we reconstructed the 3-dimensional motion of the feet through water and estimated the forces involved with a quasi-steady blade-element model. We found that during station holding, near the bottom, ducks use drag based propulsion with the webbed area of the foot moving perpendicular to the trajectory of the foot. The body was pitched at 76+/-3.47 degrees below the horizon and the propulsive force was directed 26+/-1.9 degrees ventral to the body so that 98% of the propulsive force in the sagittal plane of the duck worked to oppose buoyancy. The mechanical work done by moving both feet through a paddling cycle was 1.1+/-0.2 J which was equivalent to an energy expenditure of 3.7+/-0.5 W to hold position while feeding at 1.5 m depth. We conclude that in shallow water the high energetic cost of feeding in ducks is due to the need to paddle constantly against buoyancy even after reaching the bottom. The mechanical energy spent on holding position near the bottom, while feeding, is approximately 2 fold higher than previous estimates that were made for similar bottom depths but based on the presumed motion of the body instead of motion of the feet.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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