Diving efficiency at depth and pre-breeding foraging effort increase with haemoglobin levels in gentoo penguins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual differences in oxygen storage and carrying capacity have been associated with fitness-related traits and, for air-breathing aquatic animals, to diving ability and foraging success. In winter, many seabirds must replenish the energy reserves they have depleted during the breeding period. Thus, winter foraging efficiency can influence their upcoming breeding behaviour. Using gentoo penguins ( Pygoscelis papua ), we investigate (1) if inter-individual variation in diving efficiency (proportion of time spent at the bottom) is associated with indices of oxygen storage and carrying capacity (haemoglobin, haematocrit, body mass), and (2) if measures of pre-breeding foraging effort (mean trip duration, total time at sea, and vertical distance travelled) are associated with these oxygen indices and breeding status. Haemoglobin was positively correlated with diving efficiency, particularly for deeper dives, and only penguins with high haemoglobin levels frequently dove at depth ≥ 140 m. Such differences could affect resource access. However, potentially because reaching deep offshore waters requires travelling more than foraging nearshore, vertical distance travelled pre-breeding increased with haemoglobin levels. The relationship with haematocrit was non-linear, suggesting that commonly-used analyses may be inappropriate for this index. We found that early-laying penguins spent less time at sea prior to nesting than non-breeding penguins, suggesting that more efficient foragers lay earlier. Given that diving efficiency at depth is linked to aerobic capacity, anthropogenic activities taking place in either nearshore or offshore waters (e.g., shallow water fisheries, offshore oil rigs) may have differing impacts on individuals. Further understanding these links could help the conservation of diving species.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».