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Enregistrement W2109792937 · doi:10.1111/j.1095-8649.2006.01251.x

Models of the turning and fast‐start swimming dynamics of aquatic vertebrates

2006· article· en· W2109792937 sur OpenAlexaff
Robert W. Blake, K. H. S. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThunnusTurning radiusBiologyFish locomotionFisheryMarine engineeringFish <Actinopterygii>Benchmark (surveying)RADIUSYellowfin tunaTunaEngineeringAerospace engineeringGeodesyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two models for unpowered and powered turns and C‐type fast‐starts were developed and applied to four different manoeuvres: unpowered turns by a streamlined fish (yellowfin tuna Thunnus albacares ), powered turns by an unstreamlined fish (boxfish Ostracion meleagris ), fast‐starts (sticklebacks Gasterosteus spp.) and a manoeuvre by a steller sea lion Eumetopias jubatus deploying control surfaces (flippers). The velocity at the end of manoeuvres (terminal velocity) was employed as the ‘benchmark variable’ for comparisons of predicted and actual performance. Good agreement was found in all cases. A log–log plot of available experimental data for turning radius v. mass shows that turning radius scales to the 0·37 power of mass ( r 2 = 0·73), close to the predicted value of 0·33. Recent interests in highly manoeuvrable aquatic vertebrates as biomimetic models for automated underwater vehicles adds to the practical utility of the models presented here.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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