MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

THE ALLOMETRY OF PLANT SPACING THAT REGULATES FOOD INTAKE RATE IN MAMMALIAN HERBIVORES

2006· article· en· W1988769035 sur OpenAlexaff
Daniel Fortin

Notice bibliographique

RevueEcology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreForagingAllometryEcologyMedicago sativaBiologyFunctional responseEcosystemScalingAgronomyPredationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distance that mammalian herbivores can travel without interrupting food processing corresponds to a distance threshold (d*) in plant spacing where change occurs in the mechanisms regulating the functional response. The instantaneous rate of food consumption is controlled by food encounter rate when plant spacing exceeds d*. Below this threshold, food processing in the mouth controls instantaneous intake rate. The distance threshold provides a mechanistic definition of the scale of heterogeneity of the food resource. Recent work indicates that d* should scale positively with the body mass of mammalian herbivores. Here I evaluated the empirical evidence for this positive scaling by investigating (1) herbivores consuming only alfalfa (Medicago sativa), (2) grazers, and (3) herbivores consuming any kind of vegetation. Overall, I found greater evidence for a negative than for a positive scaling of d*. Out of the three groups, only herbivores consuming alfalfa could yield a positive covariation between d* and body mass. However, even this positive scaling became negative when herbivores consumed bites of alfalfa that were only a fraction of their maximum size. Finally, d* also scaled negatively among herbivores foraging in similar food patches. Overall, differences in foraging decisions among mammalian herbivores seem more likely to have been shaped by a negative than a positive scaling of d*.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcologyMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207