Estimating energetic intake for marine mammal bioenergetic models
Notice bibliographique
Résumé
Bioenergetics is the study of how animals achieve energetic balance. Energetic balance results from the energetic expenditure of an individual and the energy they extract from their environment. Ingested energy depends on several extrinsic (e.g prey species, nutritional value and composition, prey density and availability) and intrinsic factors (e.g. foraging effort, success at catching prey, digestive processes and associated energy losses, and digestive capacity). While the focus in bioenergetic modelling is often on the energetic costs an animal incurs, the robust estimation of an individual's energy intake is equally critical for producing meaningful predictions. Here, we review the components and processes that affect energy intake from ingested gross energy to biologically useful net energy (NE). The current state of knowledge of each parameter is reviewed, shedding light on research gaps to advance this field. The review highlighted that the foraging behaviour of many marine mammals is relatively well studied via biologging tags, with estimates of success rate typically assumed for most species. However, actual prey capture success rates are often only assumed, although we note studies that provide approaches for its estimation using current techniques. A comprehensive collation of the nutritional content of marine mammal prey species revealed a robust foundation from which prey quality (comprising prey species, size and energy density) can be assessed, though data remain unavailable for many prey species. Empirical information on various energy losses following ingestion of prey was unbalanced among marine mammal species, with considerably more literature available for pinnipeds. An increased understanding and accurate estimate of each of the components that comprise a species NE intake are an integral part of bioenergetics. Such models provide a key tool to investigate the effects of disturbance on marine mammals at an individual and population level and to support effective conservation and management.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».