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Enregistrement W1972000183 · doi:10.1111/j.1095-8312.2000.tb00218.x

Variability and size in mammals and birds

2000· article· en· W1972000183 sur OpenAlexaff
Benedikt Hallgrímsson, Virginia C. Maiorana

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of ChicagoSmithsonian Institution
Mots-clésBiologyBergmann's ruleVariation (astronomy)EcologyZoologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

meptcdfor pblicaiion -35 Octobpr 1999Body size, its variability, and their ecological correlates have long been important topics in evolutionary-biolog.Yet, the question of whether there is a general relationship between size and sizerelative variability has not previously been addressed.Through an analysis of body-mass and length measurements from 65 074 individuals from 35 I mammalian species, we show-that size-relative variability increases significantly with mean species body size.Analysis of mean body mass and standard deviations for 237 species of birds revealed the same pattern.We presetit three plausible alternatives explanations and eliminate several others.Of thrse, the hypothesis that the incrcase in size-relative variability with mean body mass is relatrd to the scaling of body mass components is most strongly supported.In effect, larger mammals and birds are more variable because their body mass is composed to greater relative degrw of components with higher intrinsic variability (bone, fat, and muscle).In contrast, smaller mammals and birds have lower body mass variability because they are composed to a greater relative extent of components (viscera and nervous system) in which size variation is more highly constrained by energktic and functional factors.0 2000 Thr 1,iiiiiran Sociey of London

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations42
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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