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Enregistrement W4415689835 · doi:10.7717/peerj.20247

Size and body condition drive the energetic cost of a baleen whale foraging in shallow habitat

2025· article· en· W4415689835 sur OpenAlexaff
Clara N. Bird, Enrico Pirotta, Leslie New, Jamie M. Cornelius, James L. Sumich, Kate M. Colson, K. C. Bierlich, Lisa Hildebrand, Alejandro A. Fernández Ajó, Annie Doron, Leigh G. Torres

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingEnergeticsHabitatEnergy budgetBaleenEnergy expenditureAllometryWhale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy expenditure strongly influences an animal's foraging decisions and activity budgets. Diving animals especially need to be energetically efficient because they exercise while oxygen is limited. By estimating the energetics of behavior, we can better understand the cascading effects of individual responses to disturbance and environmental change. Pacific Coast Feeding Group (PCFG) gray whales use a variety of foraging tactics in shallow habitats (<20 m), which present challenges associated with maneuverability and buoyancy. We use a seven-year dataset of concurrent individual behavior, morphology, and breath-by-breath respiration data collected via drone paired with two years of tri-axial accelerometry tag data to study patterns and correlates of respiration. We assess how several respiration metrics (acting as proxies for oxygen consumption) are associated with individual length, body condition and behavior (forage and travel), and test whether respiration reflects recovery from, or anticipation of, a foraging dive using Bayesian linear mixed effects models. Given model results, we simulated daily field metabolic rate (FMR) to explore how diving costs may affect energetics at a daily scale. We find that respiration reflects recovery from the preceding dive and that dives are more energetically expensive for longer, more buoyant whales. Longer dives and the most common foraging tactics also incur higher energetic costs. FMR simulations show that individual size and dive duration have the largest effects on energy expenditure. Thus, PCFG gray whale foraging success may be limited by the energetic costs associated with size and buoyancy, highlighting the costs of a shallow habitat foraging niche.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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