An Energy‐Based Body Temperature Threshold between Torpor and Normothermia for Small Mammals
Notice bibliographique
Résumé
Field studies of use of torpor by heterothermic endotherms suffer from the lack of a standardized threshold differentiating torpid body temperatures (T(b)) from normothermic T(b)'s. This threshold can be more readily observed if metabolic rate (MR) is measured in the laboratory. I digitized figures from the literature that depicted simultaneous traces of MR and T(b) from 32 respirometry runs for 14 mammal species. For each graph, I quantified the T(b) measured when MR first began to drop at the onset of torpor (T(b-onset)). I used a general linear model to quantify the effect of ambient temperature (T(a)) and body mass (BM) on T(b-onset). For species lighter than 70 g, the model was highly significant and was described by the equation Tb-onset=(0.055+/-0.014)BM+(0.071+/-0.031)Ta+(31.823+/-0.740). To be conservative, I recommend use of these model parameters minus 1 standard error, which modifies the equation to Tb-onset-1 SE=(0.041)BM+(0.040)Ta+31.083. This approach provides a standardized threshold for differentiating torpor from normothermia that is based on use of energy, the actual currency of interest for studies of torpor in the wild. Few laboratory studies have presented the time-course data required to quantify T(b-onset), so more data are needed to validate this relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».