Aerial photogrammetry and tag-derived tissue density reveal patterns of lipid-store body condition of humpback whales on their feeding grounds
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the body condition of free-ranging marine mammals at different life-history stages is essential to understand their ecology as they must accumulate sufficient energy reserves for survival and reproduction. However, assessing body condition in free-ranging marine mammals is challenging. We cross-validated two independent approaches to estimate the body condition of humpback whales (Megaptera novaeangliae) at two feeding grounds in Canada and Norway: animal-borne tags (n= 59) and aerial photogrammetry (n= 55). Whales that had a large length-standardized projected area in overhead images (i.e. whales looked fatter) had lower estimated tissue body density (TBD) (greater lipid stores) from tag data. Linking both measurements in a Bayesian hierarchical model to estimate the true underlying (hidden) tissue body density (uTBD), we found uTBD was lower (−3.5 kg m−3) in pregnant females compared to adult males and resting females, while in lactating females it was higher (+6.0 kg m−3). Whales were more negatively buoyant (+5.0 kg m−3) in Norway than Canada during the early feeding season, possibly owing to a longer migration from breeding areas. While uTBD decreased over the feeding season across life-history traits, whale tissues remained negatively buoyant (1035.3 ± 3.8 kg m−3) in the late feeding season. This study adds confidence to the effectiveness of these independent methods to estimate the body condition of free-ranging whales.
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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 | 0,000 |
| 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 ».