Bowhead whales use two foraging strategies in response to fine-scale differences in zooplankton vertical distribution
Notice bibliographique
Résumé
As zooplanktivorous predators, bowhead whales (Balaena mysticetus) must routinely locate patches of prey that are energy-rich enough to meet their metabolic needs. However, little is known about how the quality and quantity of prey might influence their feeding behaviours. We addressed this question using a new approach that included: (1) multi-scale biologging and unmanned aerial system observations of bowhead whales in Cumberland Sound, Nunavut (Canada), and (2) an optical plankton counter (OPC) and net collections to identify and enumerate copepod prey species through the water column. The OPC data revealed two prey layers comprised almost exclusively of lipid-rich calanoid copepods. The deep layer contained fewer, but larger, particles (10% greater overall biomass) than the shallow prey layer. Dive data indicated that the whales conducted long deep Square-shaped dives (80% of dives; averaging depth of 260.4 m) and short shallow Square-shaped dives (16%; averaging depth of 22.5 m) to feed. The whales tended to dive proportionally more to the greater biomass of zooplankton that occurred at depth. Combining behavioural recordings with prey sampling showed a more complex feeding ecology than previously understood, and provides a means to evaluate the energetic balance of individuals under current environmental conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».