Using wingbeat frequency to estimate mass gained by seabirds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Energy intake is a fundamental currency in ecology that is critical to reproductive success, survival and lifetime fitness. Measuring foraging success in wild animals via biologgers has been a long-standing challenge. 2. Flying animals gain mass during foraging, and they must counteract the associated increased gravitational force by creating additional lift. Pennycuick (1996) proposed that wingbeat frequency ( w ) should vary with the square root of body mass , when other variables influencing wingbeat frequency are held constant. 3. We present a state-space model that estimates instantaneous changes in body mass by modelling this relationship with wingbeat frequency using animal-borne accelerometer and depth data. To demonstrate the usefulness of our proposed method, we applied it to biologging data from 55 thick-billed murres ( Uria lomvia ) during the incubation period. 4. Our mass estimates allowed us to identify areas associated with higher gains, and to demonstrate that foraging success was generally higher farther from the colony. However, 79% of foraging trips were associated with mass deficits. We performed simulation studies to assess the sensitivity of our method to parameter misspecification and the increase in accuracy gained from including the known mass at recapture. As estimates of energy intake allow for testing of long-standing hypotheses in foraging ecology, our method provides a new tool to help answer these questions with any animal that engages in flapping flight.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».