Body density and diving gas volume of the northern bottlenose whale (<i>Hyperoodon ampullatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Diving lung volume and tissue density, reflecting lipid store volume, are important physiological parameters that have only been estimated for a few breath-hold diving species. We fitted 12 northern bottlenose whales with data loggers that recorded depth, 3-axis acceleration and speed either with a fly-wheel or from change of depth corrected by pitch angle. We fitted measured values of the change in speed during 5 s descent and ascent glides to a hydrodynamic model of drag and buoyancy forces using a Bayesian estimation framework. The resulting estimate of diving gas volume was 27.4±4.2 (95% credible interval, CI) ml kg(-1), closely matching the measured lung capacity of the species. Dive-by-dive variation in gas volume did not correlate with dive depth or duration. Estimated body densities of individuals ranged from 1028.4 to 1033.9 kg m(-3) at the sea surface, indicating overall negative tissue buoyancy of this species in seawater. Body density estimates were highly precise with ±95% CI ranging from 0.1 to 0.4 kg m(-3), which would equate to a precision of <0.5% of lipid content based upon extrapolation from the elephant seal. Six whales tagged near Jan Mayen (Norway, 71°N) had lower body density and were closer to neutral buoyancy than six whales tagged in the Gully (Nova Scotia, Canada, 44°N), a difference that was consistent with the amount of gliding observed during ascent versus descent phases in these animals. Implementation of this approach using longer-duration tags could be used to track longitudinal changes in body density and lipid store body condition of free-ranging cetaceans.
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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 ».