Influence of flow on locomotion, feeding behaviour and spatial distribution of a suspension-feeding sea cucumber
Notice bibliographique
Résumé
While movement in response to environmental conditions represents a fundamental link between animal behaviour and population ecology, it is rarely investigated in suspension feeders because they are generally perceived as sessile. Here, the interplay between water flow and fine locomotor and feeding behaviours was experimentally investigated for the first time in a free-moving suspension-feeding sea cucumber (Echinodermata: Holothuroidea) using time-lapse videography in a mesocosm setting. Individuals moved away from static conditions in the weakest flow treatment and fled the strongest flows >40 cm s−1 in the more dynamic treatments. The tentacles of individuals located in areas with flows of ≥40 cm s−1 was aligned with the direction of the current, whereas in flows <40 cm s−1, they were typically perpendicular to the direction of flow. Tentacle deployment and insertion rates (TIRs, i.e. feeding rate) increased with flow, from 0.95 min−1 at 10 cm s−1 to 1.13 min−1 at 40 cm s−1. Three modes of locomotion were detected. Forward crawling was most frequent at flows ≤40 cm s−1, passive rolling dominated at flows >40 cm s−1, and active rolling occurred randomly at flows between 0-120 cm s−1. Overall, the flow regime favoured by Cucumaria frondosa was determined to be between 21-40 cm s−1, under which an optimal balance between efficient food capture and energy expenditure for attachment to the bottom was presumably found. These findings provide insight into the distribution and population dynamics of suspension-feeding holothuroids, and may also assist the fisheries management and aquaculture development of commercial species.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».