Thèse soutenue

Stratégies de chasse chez le manchot royal : prise alimentaire et optimisation du comportement de plongée

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Auteur / Autrice : Nicolas Hanuise
Direction : Yves HandrichCharles-André Bost
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences du vivant
Date : Soutenance en 2011
Etablissement(s) : Strasbourg

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Les comportements de recherche alimentaire permettent aux individus d’extraire l’énergie de leur environnement et de l’allouer à leur survie et leur reproduction. L’évolution favorise les stratégies d’approvisionnement « optimales » qui maximisent la quantité d’énergie extraite par rapport à l’énergie investie par unité de temps. Chez les prédateurs marins à respiration aérienne, l’optimisation consiste à ajuster le temps passé en surface et en transit vers les profondeurs d’alimentation, afin de maximiser la proportion du temps passée à se nourrir en apnée. Pour étudier l’optimalité en milieu naturel, il est donc nécessaire d’enregistrer simultanément comportement de plongée et prise alimentaire. Chez le manchot royal, nous avons cherché à quantifier la prise alimentaire en utilisant conjointement plusieurs méthodes, dont la mesure de l’ouverture du bec et un indice locomoteur : l’accélération dynamique. La mesure de l’ouverture du bec nous a fourni des informations détaillées sur le comportement de prise alimentaire, et deux types d’ouvertures attribuées aux tentatives et aux captures ont été mis en évidence. L’accélération dynamique s’est révélée être un indice plus facile à obtenir, mais ne permettant pas de réaliser un dénombrement des ingestions. L’étude du comportement de plongée selon le taux de rencontre avec des proies montre que, conformément aux prédictions, les manchots royaux réduisent le temps passé en surface et le temps perdu en transit lorsque la ressource est plus abondante, afin d’augmenter la proportion du temps passé à chasser. Cependant, un véritable bilan ne pourra être établi qu’en mesurant également le coût énergétique de ces ajustements.