Modeling Tissue and Blood Gas Kinetics in Coastal and Offshore Common Bottlenose Dolphins, Tursiops truncatus
Notice bibliographique
Résumé
Bottlenose dolphins are highly versatile breath-holding predators that have adapted to a wide range of foraging niches from rivers and coastal ecosystems to deep-water oceanic habitats. Considerable research has been done to understand how dolphins manage O2 during diving, but little information exists on other gases or how pressure affects gas exchange. Here we used a dynamic multi-compartment gas exchange model to estimate blood and tissue O2, CO2 and N2 from high-resolution dive records of two different common bottlenose dolphin (Tursiops truncatus) ecotypes inhabiting shallow (Sarasota Bay) and deep (Bermuda) habitats. The objective was to compare potential physiological strategies used by the two populations to manage shallow and deep diving life styles. We informed the model using species-specific parameters for blood hematocrit, resting metabolic rate, and lung compliance. The model suggests that the known O2 stores were sufficient for Sarasota Bay dolphins to remain within the calculated aerobic dive limit (cADL), but insufficient for Bermuda dolphins that regularly exceeded their cADL. By adjusting the model to reflect the body composition of deep diving Bermuda dolphins, with elevated muscle mass, muscle myoglobin concentration and blood volume, the cADL increased beyond the longest dive duration, thus reflecting the necessary physiological and morphological changes to maintain their deep-diving life-style. The results indicate that cardiac output had to remain elevated during surface intervals for both ecotypes, and suggests that cardiac output has to remain elevated during shallow dives in-between deep dives to allow sufficient restoration of O2 stores for Bermuda dolphins. Our integrated modelling approach contradicts predictions from simple models, emphasising the complex nature of physiological interactions between circulation, lung compression and gas exchange.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».