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Enregistrement W1973324044 · doi:10.1139/z04-061

The effects of temperature on prey-capture kinematics of the bluegill (<i>Lepomis macrochirus</i>): implications for feeding studies

2004· article· en· W1973324044 sur OpenAlexvenueno aff
Alpa P. Wintzer, Philip Motta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South Florida
Mots-clésBiologyLepomis macrochirusKinematicsPredationEctothermEcologyRange (aeronautics)ZoologyAnimal scienceFish <Actinopterygii>FisheryPhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research with ectothermic organisms has demonstrated that temperature is positively correlated with an individual's power output during locomotion. This study investigates the effect of temperature on another aspect of power output, prey-capture kinematics, of the bluegill (Lepomis macrochirus Rafinesque, 1819). Feeding sequences for two treatments of four sunfish were filmed at three temperatures (18, 24, and 30 °C) with one treatment (A) experiencing an increasing range of temperatures and the other (B) experiencing a decreasing temperature range. Directional temperatures affected prey-capture kinematics. The time required to achieve maximum lower jaw depression and maximum gape, as well as the duration of maximum gape, time to close the mouth (from the point of maximum gape), and the total bite duration, increased as water temperature decreased. In addition, both the time to maximum gape and the time to maximum lower jaw depression were longer at 18 °C for individuals in treatment A than those in treatment B. These results indicate that water temperature can bias the results of feeding studies employing kinematics that do not control for its effects as well as those that make comparisons across such studies which utilize different temperatures and taxa.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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