Finlets and the steady swimming performance of <i>Thunnus albacares</i>
Notice bibliographique
Résumé
The functional significance of finlets on the steady swimming performance of yellowfin tuna Thunnus albacares was evaluated by measuring the speed and tail‐beat frequency of the fish with and without them. It was hypothesized that if finlets do improve swimming performance, fish without finlets would have to work harder to maintain the same swimming speed as fish with them and that this would be reflected in kinematic differences. Two‐way ANOVA showed significant effects between individuals on speed (d.f. = 5 and 228, P < 0·001) and tail‐beat frequency (d.f. = 5 and 48, P < 0·001), but no significant effects of treatment on speed (d.f. = 1 and 228, P = 0·25) and tail‐beat frequency (d.f. = 1 and 48, P > 0·1). No interaction effects on speed (d.f. = 5 and 228, P > 0·1) and tail‐beat frequency (d.f. = 5 and 48, P > 0·25) were found. This suggested that finlets were unlikely to function as significant drag reduction and thrust enhancing devices in routine steady swimming. Though not statistically significant, small percentage differences between the mean swimming speeds and tail‐beat frequency of the untreated and treated groups (fish with and without finlets respectively) of the order of 0·5% may be meaningful over the life of a fish. Also, finlets may improve performance at high sustained speeds in rapid accelerations and turns.
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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 ».