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Enregistrement W1986515397 · doi:10.1139/z06-040

Cost of foraging in the subterranean rodent<i>Ctenomys talarum</i>: effect of soil hardness

2006· article· en· W1986515397 sur OpenAlexvenueno aff
Facundo Luna, C. Daniel Antinuchi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiggingBurrowBiologyForagingEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 O 2 ·h –1 vs. 267.59 ± 20.97 mL O 2 ·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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations82
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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