Use of maternal reserves as a lactation strategy in large mammals
Notice bibliographique
Résumé
The substrate demands of lactation must be met by increased dietary intake or by mobilization of nutrients from tissues. The capacity of animals to rely on stored nutrients depends to a large extent on body size; large animals have greater stores, relative to the demands of lactation, than do small animals. The substrate demands of lactation depend on the composition and amount of milk produced. Animals that fast or feed little during lactation are expected to produce milks low in sugar but high in fat, in order to minimize needs for gluconeogenesis while sustaining energy transfers to the young. The patterns of nutrient transfer are reviewed for four taxonomic groups that fast during part of or throughout lactation: sea lions and fur seals (Carnivora: Otariidae), bears (Carnivora: Ursidae), true seals (Carnivora: Phocidae) and baleen whales (Cetacea: Mysticeti). All these groups produce low-sugar high-fat milks, although the length of lactation, rate of milk production and growth of the young are variable. Milk protein concentrations also tend to be low, if considered in relation to milk energy content. Maternal reserves are heavily exploited for milk production in these taxa. The amounts of lipid transferred to the young represent about one-fifth to one-third of maternal lipid stores; the relative amount of the gross energy of the body transferred in the milk is similar. Some seals and bears also transfer up to 16-18 % of the maternal body protein via milk. Reliance on maternal reserves has allowed some large mammals to give birth and lactate at sites and times far removed from food resources.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».