The diving behaviour of mammal-eating killer whales (<i>Orcinus orca</i>): variations with ecological not physiological factors
Notice bibliographique
Résumé
Mammal-eating killer whales ( Orcinus orca (L., 1758)) are a rare example of social predators that hunt together in groups of sexually dimorphic adults and juveniles with diverse physiological diving capacities. Day–night ecological differences should also affect diving as their prey show diel variation in activity and mammal-eating killer whales do not rely on echolocation for prey detection. Our objective was to explore the extent to which physiological aerobic capacities versus ecological factors shape the diving behaviour of this breath-hold diver. We used suction-cup-attached depth recorders (Dtags) to record 7608 dives of 11 animals in southeast Alaska. Analysis of dive sequences revealed a strong bout structure in both dive depth and duration. Day–night comparisons revealed reduced rates of deep dives, longer shallow dives, and shallower long-duration dives at night. In contrast, dive variables did not differ by age–sex class. Estimates of the aerobic dive limit (cADL) suggest that juveniles exceeded their cADL during as much as 15% of long dives, whereas adult males and females never exceeded their cADL. Mammal-eating killer whales in this area appear to employ a strategy of physiological compromise, with smaller group members diving nearer their physiological limits and large-bodied males scaling down their physiological performance.
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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 | 0,001 | 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 ».