Ontogeny of dive performance in pup and juvenile Steller sea lions in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Development of competent diving ability is critical to obtaining nutritional independence in marine mammals such as Steller sea lions (SSLs), Eumetopias jubatus (Schreber, 1776). We studied diving performance in pup (75) and juvenile (36) SSLs using satellite data recorders. In general, dives by SSLs were brief and shallow. Overall, 82.3% of dives were <2 min long and 86.9% of dives were <10 m deep. Long (>5 min) and deep dives (>100 m) constituted only 2.49% and 0.77%, respectively, of total dives. We used linear mixed-effects models to investigate the relationships between the response variables maximum-daily-depth, time-at-depth, mean-dive-duration, dive rate, and time-at-sea and the predictor variables age, sex, population (eastern and western Alaska populations), time-of-day, and month-of-year. All response variables except dive rate were positively related (P < 0.05) to age. Dive rate declined (P < 0.001) with age. Time-of-day, month, population, sex, and some first-order interactions were all significantly (P < 0.05) related to some measure of diving performance. With large samples we were able to identify significant relationships between the response variables and the predictor variables, even though the total amount of variation explained by the models was low, because most dives were short and shallow regardless of age, sex, population, time-of-day, or month-of-year. Depths and durations of dives by juvenile animals increased throughout the range of ages studied and were similar to or greater than those previously reported for juveniles and adult females. We expect maximum depths and durations to continue to increase with age until body mass plateaus at about 10 years of age. Therefore, we expect older animals to be more efficient foragers, as they would have greater aerobic dive limits as well as more experience locating and capturing prey.
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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 | 0,001 |
| 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 ».