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Enregistrement W4307889031 · doi:10.1111/mms.12982

Estimating body mass of sperm whales from aerial photographs

2022· article· en· W4307889031 sur OpenAlexaff
Maria Glarou, Shane Gero, Alexandros Frantzis, José María Brotons, Fabien Vivier, Paraskevi Alexiadou, Margalida Cerdà, Enrico Pirotta, Fredrik Christiansen

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinisterio para la Transición Ecológica y el Reto DemográficoOticon FondenUniversity of ManchesterMinistry of EnvironmentCarlsbergfondetVillum FondenNational Geographic Society
Mots-clésCetaceaAerial surveyGeographySperm whaleBiologyFisheryEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Body mass is a fundamental feature of animal physiology. Although sperm whales ( Physeter macrocephalus ) are the largest toothed predators on earth, body mass is seldom included in studies of their ecophysiology and bioenergetics due to the inherent difficulties of obtaining direct measurements. We used UAV‐photogrammetry to estimate the weight of free‐ranging sperm whales. Aerial photographs (23 calves, 11 juveniles, 55 nonmother adults, 13 mothers) were collected in the Eastern Caribbean and Mediterranean Sea during 2017–2020. Body length, widths, and heights (dorso‐ventral distance at 5% increments) were measured from dorsal and lateral photographs, while body volume was calculated using an elliptical model. Volume varied noticeably (12.01 ± 4.79 m 3 ) in larger animals (>8 m), indicating fluctuations in body condition of adults and mothers. Volume was converted to mass, using tissue‐density estimates from catch data, animal‐borne tags, and body‐tissue composition. Average total body density ranged from 834 to 1,003 kg/m 3 , while the weight predictions matched with existing measurements and weight‐length relationships. Our body‐mass models can be used to study sperm whale bioenergetics, including inter‐ and intraseasonal variations in body condition, somatic growth, metabolic rates, and cost of reproduction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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