MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007816414 · doi:10.1098/rspb.2013.0836

Travelling light: white sharks (<i>Carcharodon carcharias</i>) rely on body lipid stores to power ocean-basin scale migration

2013· article· en· W2007816414 sur OpenAlexaff
Gen Del Raye, Salvador J. Jorgensen, Kira A. Krumhansl, Juan Ezcurra, Barbara A. Block

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarchariasBuoyancyNeutral buoyancyRange (aeronautics)ForagingProxy (statistics)OceanographyFisheryEcologyBiologyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species undertake long-distance annual migrations between foraging and reproductive areas. Such migrants depend on the efficient packaging, storage and utilization of energy to succeed. A diverse assemblage of organisms accomplishes this through the use of lipid reserves; yet, it remains unclear whether the migrations of elasmobranchs, which include the largest gill breathers on Earth, depend on such a mechanism. We examine depth records from pop-up satellite archival tags to discern changes in buoyancy as a proxy for energy storage in Eastern Pacific white sharks, and assess whether lipid depletion fuels long-distance (approx. 4000 km) migrations. We develop new algorithms to assess body condition, buoyancy and drift rate during drift dives and validate the techniques using a captive white shark. In the wild, we document a consistent increase in drift rate over the course of all migrations, indicating a decrease in buoyancy caused by the depletion of lipid reserves. These results comprise, to our knowledge, the first assessment of energy storage and budgeting in migrating sharks. The methods provide a basis for further insights into using electronic tags to reveal the energetic strategies of a wide range of elasmobranchs.

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)0,001
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations59
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Royal Society B Biological SciencesMême sujetIchthyology and Marine BiologyTravaux en français237 207