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Enregistrement W2093114061 · doi:10.1139/z03-041

Salt and water balance of modern baleen whales: rate of urine production and food intake

2003· article· en· W2093114061 sur OpenAlexvenueno aff
Matthı́as Kjeld

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalaenopteraBaleenBiologyKrillCetaceaSeawaterBlubberAnimal sciencePelagic zoneWhaleFisheryOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whales, as pelagic marine mammals, are thought to have evolved from fresh-water-dependent terrestrial mammals. Baleen whales feed primarily on salty euphausiids (krill) and have no access to fresh water. How have these mammals adapted to lifelong habitation in a hyperosmotic medium? A new approach is proposed for studying this by using allometry (scaling) of endogenous creatinine clearance in mammals together with determinations of creatinine concentration in fresh postmortem blood and urine of fin whales (Balaenoptera physalus) and sei whales (Balaenoptera borealis). From the predicted mean creatinine-clearance values and the measured mean creatinine concentrations, a urine-production rates of 974 and 627 L/day for the fin and sei whales, respectively, were computed. Average daily krill ingestion of about 1300 and 835 L is predicted for the fin and sei whales, respectively. The whales seem to ingest about 30% more than earlier reported of a prey, which has about 50% of the salt concentration of seawater, thus maintaining the salt and water balance with a minimum of 1–2% seawater ingestion. The method used to estimate the above volumes could be a valuable tool in further studies of the water and salt balance of the large baleen whales, which may not have the same osmoregulatory control mechanisms as the smaller Odontoceti.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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