Cost of foraging in the subterranean rodent<i>Ctenomys talarum</i>: effect of soil hardness
Notice bibliographique
Résumé
Subterranean burrows provide inhabitants with shelter, a relatively stable thermal environment, and potentially access to food resources. However, one cost of living in such burrows is the energetically expensive mode of locomotion. Soil hardness and the physiological capabilities of animals are likely important factors that affect the cost of burrow construction, and hence, distribution of burrows. We assessed the effect of soil hardness on the cost of digging by captive individual Ctenomys talarum Thomas, 1898 in soft soils. Digging metabolic rate (DMR) was higher in harder soil than in softer soil (408.30 ± 51.35 mL O2·h–1vs. 267.59 ± 20.97 mL O2·h–1, respectively). In C. talarum, a higher soil hardness augments DMR by increasing, in terms of the cost of burrowing model, the costs of shearing and of pushing the removed soil. Additionally, these costs differ between C. talarum and other subterranean species (e.g., Thomomys bottae (Eydoux and Gervais, 1836)), depending on soil hardness and digging mode. Thus, the relationship between digging cost and soil hardness appears to be one of the most important factors that affect burrowing efficiency in subterranean rodents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».