Seasonal diving patterns and body temperatures of juvenile green turtles at Heron Island, Australia
Notice bibliographique
Résumé
This study compared diving patterns of juvenile green turtles, Chelonia mydas, in a coral reef habitat during summer and winter. Dataloggers were deployed on green turtles at Heron Island, Australia, during December 2000 and August 2001 so that dive variables and ambient water temperature (TW) could be monitored. Cloacal temperatures (TB) were recorded from green turtles upon capture to assess their ability to maintain a thermal gradient between TBand TW. Data show that green turtles altered diving behaviour seasonally. Green turtles spent significantly more time in shallow water (<1 m) during winter than during summer. Dive depth for dives that exceeded 1 m was 2.9 ± 0.4 m (mean ± SEM) during summer and 4.4 ± 0.6 m during winter. Dive duration in summer (13.1 ± 1.2 min) was approximately half the dive duration in winter (24.3 ± 1.6 min), and surface interval in summer (0.6 ± 0.1 min) was one-third that of the surface interval in winter (1.8 ± 0.1 min). The observed changes in behaviour may be due to seasonal changes in environmental and physiological factors. There was no statistically significant difference between TBand TWduring summer or winter.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».