Is social aggregation in aquatic crustaceans a strategy to conserve energy?
Notice bibliographique
Résumé
Antarctic krill, Euphausia superba, is preeminently a gregarious animal. It lives for almost the whole of its existence from the late furcilia stage in aggregations. Despite this, laboratory study of schooling and swarming behaviour has been seriously neglected and critical emergent properties of group dynamics may have been overlooked. Using different-sized groups of gregarious mysids, I show that weight-specific oxygen uptake is reduced by about seven times when they form cohesive aggregations compared with when they are in uncohesive small groups. If this is true for E. superba, it casts doubt on all previous measurements of metabolic rate and suggests that estimates of the metabolic cost of swimming and perhaps feeding are much too high. The reason that groups conserve energy compared with isolates or small groups is hypothesised to be at least partly due to hydrodynamic processes, which serve to minimise sinking rates. Dye plumes revealed updrafts generated by mysid swarms, which could be exploited by individuals to reduce their sinking rate. These circulation patterns might also increase the efficiency of particle capture by aggregations. I propose that aggregation in aquatic crustaceans is a strategy to optimise energy expenditure and maximise food capture. Measuring behavioural and physiological rate processes in isolated animals will produce only artifacts.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».