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Enregistrement W3088289576 · doi:10.1119/10.0001771

A perfectly inelastic collision: Bulk prey engulfment by baleen whales and dynamical implications for the world's largest cetaceans

2020· article· en· W3088289576 sur OpenAlexaff
J Potvin, David E. Cade, Alexander Werth, Robert E. Shadwick, Jeremy A. Goldbogen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalePredationPhysicsKinematicsBaleenAdded massFisheryBiologyEcologyClassical mechanicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The largest animals are the rorquals, a group of whales which rapidly engulf large aggregations of small-bodied animals along with the water in which they are embedded, with the latter subsequently expulsed via filtration through baleen. Represented by species like the blue, fin, and humpback whales, rorquals can exist in a wide range of body lengths (8–30 m) and masses (4000–190,000 kg). When feeding on krill, kinematic data collected by whale-borne biologging sensors suggest that they first oscillate their flukes several times to accelerate towards their prey, followed by a coasting period with mouth agape as the prey-water mixture is engulfed in a process approximating a perfectly inelastic collision. These kinematic data, used along with momentum conservation and time-averages of a whale's equation of motion, show the largest rorquals as generating significant body forces (10–40 kN) in order to set into forward motion enough engulfed water to at least double overall mass. Interestingly, a scaling analysis of these equations suggests significant reductions in the amount of body force generated per kilogram of body mass at the larger sizes. In other words, and in concert with the allometric growth of the buccal cavity, gigantism would involve smaller fractions of muscle mass to engulf greater volumes of water and prey, thereby imparting a greater efficiency to this unique feeding strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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