Mechanics, hydrodynamics and energetics of blue whale lunge feeding: efficiency dependence on krill density
Notice bibliographique
Résumé
Lunge feeding by rorqual whales (Balaenopteridae) is associated with a high energetic cost that decreases diving capacity, thereby limiting access to dense prey patches at depth. Despite this cost, rorquals exhibit high rates of lipid deposition and extremely large maximum body size. To address this paradox, we integrated kinematic data from digital tags with unsteady hydrodynamic models to estimate the energy budget for lunges and foraging dives of blue whales (Balaenoptera musculus), the largest rorqual and living mammal. Our analysis suggests that, despite the large amount of mechanical work required to lunge feed, a large amount of prey and, therefore, energy is obtained during engulfment. Furthermore, we suggest that foraging efficiency for blue whales is significantly higher than for other marine mammals by nearly an order of magnitude, but only if lunges target extremely high densities of krill. The high predicted efficiency is attributed to the enhanced engulfment capacity, rapid filter rate and low mass-specific metabolic rate associated with large body size in blue whales. These results highlight the importance of high prey density, regardless of prey patch depth, for efficient bulk filter feeding in baleen whales and may explain some diel changes in foraging behavior in rorqual whales.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».