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Enregistrement W1978214856 · doi:10.1139/z07-127

Altitude and temperature effects on the energetic cost of hover-feeding in migratory rufous hummingbirds,<i>Selasphorus rufus</i>

2008· article· en· W1978214856 sur OpenAlexvenueno aff
Kenneth C. Welch, Raul K. Suarez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingHummingbirdBiologyThermoregulationEcologyAltitude (triangle)Range (aeronautics)Elevation (ballistics)Energy expenditureAnimal scienceForageZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During migratory stopovers, rufous hummingbirds ( Selasphorus rufus (Gmelin, 1788)) can achieve high daily rates of net energy intake and mass gain while foraging at a range of elevations and ambient temperatures, despite the high energetic costs of hovering flight and thermoregulation. To gain insights into the factors affecting the energetic costs incurred during foraging, we captured migratory hummingbirds and measured their oxygen consumption rates during hover-feeding. Measurements were performed in situ where rufous hummingbirds forage as they migrate at several locations along a gradient in elevation and over the range of ambient temperatures normally experienced. Oxygen consumption rates during hover-feeding varied between the sexes and between juveniles and adults. These differences appeared to reflect differences in the power requirements for hovering flight in relation to variation in wing morphology. Decreasing ambient temperature and increasing elevation both significantly increased oxygen consumption rate during hover-feeding. The effects of these two environmental variables were additive, suggesting that hummingbird thermoregulatory requirements were not met by the additional heat produced by the higher metabolic rate necessary to support hovering flight at higher elevation. These results provide insight into the ways different foraging strategies may allow hummingbirds to maximize net energy intake.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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