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Enregistrement W1992103543 · doi:10.1111/j.1748-7692.2010.00408.x

Extreme physiological adaptations as predictors of climate‐change sensitivity in the narwhal,<i>Monodon monoceros</i>

2010· article· en· W1992103543 sur OpenAlexfundno aff
Terrie M. Williams, Shawn R. Noren

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceOffice of Naval ResearchU.S. Fish and Wildlife ServiceTransport Canada
Mots-clésUrsus maritimusBiologyForagingSea iceMarine mammalPopulationBelugaEcologyArcticZoologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid changes in sea ice cover associated with global warming are poised to have marked impacts on polar marine mammals. Here we examine skeletal muscle characteristics supporting swimming and diving in one polar species, the narwhal, and use these attributes to further document this cetacean's vulnerability to unpredictable sea ice conditions and changing ecosystems. We found that extreme morphological and physiological adaptations enabling year‐round Arctic residency by narwhals limit behavioral flexibility for responding to alternations in sea ice. In contrast to the greyhound‐like muscle profile of acrobatic odontocetes, the longissimus dorsi of narwhals is comprised of 86.8%± 7.7% slow twitch oxidative fibers, resembling the endurance morph of human marathoners. Myoglobin content, 7.87 ± 1.72 g/100 g wet muscle, is one of the highest levels measured for marine mammals. Calculated maximum aerobic swimming distance between breathing holes in ice is &lt;1,450 m, which permits routine use of only 2.6%–10.4% of ice‐packed foraging grounds in Baffin Bay. These first measurements of narwhal exercise physiology reveal extreme specialization of skeletal muscles for moving in a challenging ecological niche. This study also demonstrates the power of using basic physiological attributes to predict species vulnerabilities to environmental perturbation before critical population disturbance occurs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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