Not So Fast: Swimming Behavior of Sailfish during Predator–Prey Interactions using High-Speed Video and Accelerometry
Notice bibliographique
Résumé
Billfishes are considered among the fastest swimmers in the oceans. Despite early estimates of extremely high speeds, more recent work showed that these predators (e.g., blue marlin) spend most of their time swimming slowly, rarely exceeding 2 m s(-1). Predator-prey interactions provide a context within which one may expect maximal speeds both by predators and prey. Beyond speed, however, an important component determining the outcome of predator-prey encounters is unsteady swimming (i.e., turning and accelerating). Although large predators are faster than their small prey, the latter show higher performance in unsteady swimming. To contrast the evading behaviors of their highly maneuverable prey, sailfish and other large aquatic predators possess morphological adaptations, such as elongated bills, which can be moved more rapidly than the whole body itself, facilitating capture of the prey. Therefore, it is an open question whether such supposedly very fast swimmers do use high-speed bursts when feeding on evasive prey, in addition to using their bill for slashing prey. Here, we measured the swimming behavior of sailfish by using high-frequency accelerometry and high-speed video observations during predator-prey interactions. These measurements allowed analyses of tail beat frequencies to estimate swimming speeds. Our results suggest that sailfish burst at speeds of about 7 m s(-1) and do not exceed swimming speeds of 10 m s(-1) during predator-prey interactions. These speeds are much lower than previous estimates. In addition, the oscillations of the bill during swimming with, and without, extension of the dorsal fin (i.e., the sail) were measured. We suggest that extension of the dorsal fin may allow sailfish to improve the control of the bill and minimize its yaw, hence preventing disturbance of the prey. Therefore, sailfish, like other large predators, may rely mainly on accuracy of movement and the use of the extensions of their bodies, rather than resorting to top speeds when hunting evasive prey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».