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Enregistrement W2004907112 · doi:10.1139/z04-180

The effect of depth on the diving behaviour of common eiders

2004· article· en· W2004907112 sur OpenAlexfundvenueno aff
Magella Guillemette, A. J. Woakes, Viviane Hénaux, Jean-Marc Grandbois, P. J. Butler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForagingBiologyEcologyOceanographyZoologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diving in endotherms is largely constrained by the depth of the foraging area, as they withstand long periods without breathing. Foraging theory predicts that all phases of a dive cycle, including travel, bottom, and surface durations, are positively correlated with depth. With continued increase in depth, bottom duration should level off and then decline. We tested these qualitative predictions with common eiders (Somateria mollissima (L., 1758)), a sea duck foraging routinely on the bottom. Using data loggers implanted in the body cavity of four females for 1 year, we showed that average diving depth over the summer and winter was distinct for each female. When averaged for each female, the data were qualitatively similar to theoretical predictions since travel, bottom, and surface durations all increased with depth. However, within individual females, the data only supported the theory partially because some relationships between depth and phases of a dive cycle were not significant. In particular, bottom duration failed to increase with depth for two individual females during the summer. In addition, significant relationships differed substantially among individual females and even within individual females when summer and winter seasons were compared. We suggest that the large variation observed in the diving behaviour of female eiders reflects individual female diving capability, which is probably related to their physiological states.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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