Measuring Energy Expenditure in Sub-Adult and Hatchling Sea Turtles via Accelerometry
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the metabolic of sea turtles is fundamental to understanding their ecology yet the presently available methods are limited. Accelerometry is a relatively new technique for estimating metabolic rate that has shown promise with a number of species but its utility with air-breathing divers is not yet established. The present study undertakes laboratory experiments to investigate whether rate of oxygen uptake (VO2) at the surface in active sub-adult green turtles Chelonia mydas and hatchling loggerhead turtles Caretta caretta correlates with overall dynamic body acceleration (ODBA), a derivative of acceleration used as a proxy for metabolic rate. Six green turtles (25-44 kg) and two loggerhead turtles (20 g) were instrumented with tri-axial acceleration logging devices and placed singly into a respirometry chamber. The green turtles were able to submerge freely within a 1.5 m deep tank and the loggerhead turtles were tethered in water 16 cm deep so that they swam at the surface. A significant prediction equation for mean VO2 over an hour in a green turtle from measures of ODBA and mean flipper length (R(2) = 0.56) returned a mean estimate error across turtles of 8.0%. The range of temperatures used in the green turtle experiments (22-30 °C) had only a small effect on Vo₂. A VO2-ODBA equation for the loggerhead hatchling data was also significant (R(2) = 0.67). Together these data indicate the potential of the accelerometry technique for estimating energy expenditure in sea turtles, which may have important applications in sea turtle diving ecology, and also in conservation such as assessing turtle survival times when trapped underwater in fishing nets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».