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Enregistrement W2107290199 · doi:10.1242/jeb.203.12.1915

Hydrodynamic Drag In Steller Sea Lions (<i>Eumetopias Jubatus</i>)

2000· article· en· W2107290199 sur OpenAlexaff
Lei Lani Stelle, Robert W. Blake, Andrew W. Trites

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea lionLaminar flowDragTurbulenceDrag coefficientReynolds numberBoundary layerZalophus californianusGeologyMechanicsFisheryPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drag forces acting on Steller sea lions (Eumetopias jubatus) were investigated from 'deceleration during glide' measurements. A total of 66 glides from six juvenile sea lions yielded a mean drag coefficient (referenced to total wetted surface area) of 0.0056 at a mean Reynolds number of 5.5x10(6). The drag values indicate that the boundary layer is largely turbulent for Steller sea lions swimming at these Reynolds numbers, which are past the point of expected transition from laminar to turbulent flow. The position of maximum thickness (at 34 % of the body length measured from the tip of the nose) was more anterior than for a 'laminar' profile, supporting the idea that there is little laminar flow. The Steller sea lions in our study were characterized by a mean fineness ratio of 5.55. Their streamlined shape helps to delay flow separation, reducing total drag. In addition, turbulent boundary layers are more stable than laminar ones. Thus, separation should occur further back on the animal. Steller sea lions are the largest of the otariids and swam faster than the smaller California sea lions (Zalophus californianus). The mean glide velocity of the individual Steller sea lions ranged from 2.9 to 3.4 m s(-)(1) or 1.2-1.5 body lengths s(-)(1). These length-specific speeds are close to the optimum swim velocity of 1.4 body lengths s(-)(1) based on the minimum cost of transport for California sea lions.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations50
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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