A body composition model to estimate mammalian energy stores and metabolic rates from body mass and body length, with application to polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Many species experience large fluctuations in food availability and depend on energy from fat and protein stores for survival, reproduction and growth. Body condition and, more specifically, energy stores thus constitute key variables in the life history of many species. Several indices exist to quantify body condition but none can provide the amount of stored energy. To estimate energy stores in mammals, we propose a body composition model that differentiates between structure and storage of an animal. We develop and parameterize the model specifically for polar bears (Ursus maritimus Phipps) but all concepts are general and the model could be easily adapted to other mammals. The model provides predictive equations to estimate structural mass, storage mass and storage energy from an appropriately chosen measure of body length and total body mass. The model also provides a means to estimate basal metabolic rates from body length and consecutive measurements of total body mass. Model estimates of body composition, structural mass, storage mass and energy density of 970 polar bears from Hudson Bay were consistent with the life history and physiology of polar bears. Metabolic rate estimates of fasting adult males derived from the body composition model corresponded closely to theoretically expected and experimentally measured metabolic rates. Our method is simple, non-invasive and provides considerably more information on the energetic status of individuals than currently available methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».