Foraging behavior of humpback whales: kinematic and respiratory patterns suggest a high cost for a lunge
Notice bibliographique
Résumé
Lunge feeding in rorqual whales is a drag-based feeding mechanism that is thought to entail a high energetic cost and consequently limit the maximum dive time of these extraordinarily large predators. Although the kinematics of lunge feeding in fin whales supports this hypothesis, it is unclear whether respiratory compensation occurs as a consequence of lunge-feeding activity. We used high-resolution digital tags on foraging humpback whales (Megaptera novaengliae) to determine the number of lunges executed per dive as well as respiratory frequency between dives. Data from two whales are reported, which together performed 58 foraging dives and 451 lunges. During one study, we tracked one tagged whale for approximately 2 h and examined the spatial distribution of prey using a digital echosounder. These data were integrated with the dive profile to reveal that lunges are directed toward the upper boundary of dense krill aggregations. Foraging dives were characterized by a gliding descent, up to 15 lunges at depth, and an ascent powered by steady swimming. Longer dives were required to perform more lunges at depth and these extended apneas were followed by an increase in the number of breaths taken after a dive. Maximum dive durations during foraging were approximately half of those previously reported for singing (i.e. non-feeding) humpback whales. At the highest lunge frequencies (10 to 15 lunges per dive), respiratory rate was at least threefold higher than that of singing humpback whales that underwent a similar degree of apnea. These data suggest that the high energetic cost associated with lunge feeding in blue and fin whales also occurs in intermediate sized rorquals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».