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Enregistrement W1895188092 · doi:10.1111/j.1365-2435.2012.01993.x

Behavioural compensation reduces energy expenditure during migration hyperphagia in a large bird

2012· article· en· W1895188092 sur OpenAlexafffund
Magella Guillemette, Samantha E. Richman, Steven J. Portugal, P. J. Butler

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésForagingEnergy expenditureEnergy budgetBiologyBird migrationHeart rateEcologyTime budgetForageDoubly labeled waterEnergy (signal processing)Work (physics)Animal scienceStatisticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Bird migration is often seen as the summit of animal performance. Because higher foraging effort associated with fuelling and increased flight activity should generate maximum level of energy turnover, we expect the migratory process to be constrained by energy, whether it is energy expenditure or energy intake. 2. We used implanted data loggers to continuously monitor foraging effort, flight activity and heart rate (as a proxy for rate of energy expenditure), in a wild migratory sea duck before and after moult migration to test the energy budget limitation hypothesis. 3. We show that despite the fact that departing birds forage at three times the level observed during post‐migration, daily energy expenditure (DEE) remains the same when periods before and after migration are compared. 4. In an attempt to determine how the birds achieve such a feat, we compared heart rate when active (feeding and flying) for the periods before and after migration and found no significant difference for feeding and flight heart rate. However, heart rate during periods of inactivity was significantly lower during fuelling which together with a reduced time spent flying completely counteracted the observed high energy costs of foraging. 5. The time spent active represented a tiny proportion (8–20%) of the 24‐h time budget suggesting that energy minimization and an optimization process may be at work here, confounding any apparent support for the energy budget limitation hypothesis. We thus concluded that similar DEE before and after migration could be owing to the bird’s inability to increase energy expenditure over a certain limit or to the survival costs associated with a certain level of physical exertion. Nevertheless, our results indicate that behavioural, and possibly physiological, compensation may be used as a mechanism to reduce the overall energy cost of fuelling in migrating birds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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