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Enregistrement W2134790972 · doi:10.1242/jeb.063842

THE COST OF WHALE GULPS: SIZE MATTERS!

2012· article· en· W2134790972 sur OpenAlexaffabout
Jessica U. Meir

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingBaleenWhaleEnergeticsHumpback whalePropulsive efficiencyCetaceaPredationCreaturesFisheryDragBiologyEcologyPropulsionPaleontologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From basic physiology texts to studies of consummate diving animals, the notion that diving capacity increases with body size follows intuitively from the fact that bigger bodies denote larger oxygen stores, but lower metabolic rates. Recent research by Jeremy Goldbogen at Cascadia Research Collective and collaborators in the US and Canada, however, demonstrates that in the most massive breath-hold divers, size matters in a different manner. Large rorquals (blue, fin and humpback whales) forage by lunge feeding, an extraordinary process by which these mammoths of the sea accelerate to high speed, engulf immense volumes of prey-laden water, and purge and filter their big gulps. Such exceptional feeding manoeuvres are not without consequence, however, as this technique requires high drag and incurs great energetic costs for these colossal creatures. Not surprisingly, these whales don't dive for as long as other large divers, including other whales that don't partake in lunge feeding. After generating a bounty of data on the foraging kinematics and energetics of baleen whales, Goldbogen and colleagues were inspired to take a closer look at the scaling of lunge-feeding performance in these titanic filter feeders. Bigger mouths mean bigger gulps for bigger whales, but as the energetic requirements of feeding are also predicted to increase with size, they hypothesized that the cost of a lunge might be disproportionately higher in large rorquals, thereby limiting their dive capacity.The researchers compared diving and lunge-feeding performance among three species of rorquals foraging on krill, ranging in size from the (relatively!) modest humpback whale, to the mid-sized fin whale, and the heftiest animal on Earth, the blue whale. They gathered morphological data (body mass, length, etc.) and set out to derive parameters such as mouth and frontal body area, using geometric models and measurements like skull width and jaw length to estimate gulp size. Employing data from previously deployed acoustic tags and time–depth recorders, Goldbogen and colleagues obtained swimming speed, dive duration and depth, and dive and lunge profiles. Finally, they applied hydro-mechanical and energetic models to estimate the drag required for gulps and the energy exhausted during lunges.The team revealed that not only is drag relatively higher in bigger whales, as a result of a larger mouth area, but also lunge speed increases with body size, further increasing drag in larger whales. Although maximum dive duration and depth were not different between the three species, the largest whales took longer to filter their mouthfuls. This means that humpbacks can lunge more per dive (and per minute of dive) than can fin or blue whales. Higher, sustained drag in larger rorquals requires more energy. When accounting for mass differences, the cost per gulp for blue and fin whales was three- and two-times higher, respectively, than for humpbacks. Despite a host of advantages stemming from the ability to make long dives (access to deeper waters, more time to search for and exploit prey, etc.), these behemoths forfeit enhanced diving capacity in favour of optimized gulps. This trade-off sets large rorquals apart from other true divers, probably allowing them to cash in on patchily distributed prey aggregations by taking gargantuan gulps.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,141

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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