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Enregistrement W1996313586 · doi:10.1139/z11-013

Differences in the foraging behaviour of male and female Egyptian fruit bats (<i>Rousettus aegyptiacus</i>)

2011· article· en· W1996313586 sur OpenAlexafffundvenue
Robert M. R. Barclay, David S. Jacobs

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésForagingBiologyIntraspecific competitionEcologyZoologyCompetition (biology)Range (aeronautics)PopulationHome rangeHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Male and female animals frequently have different foraging behaviours owing to differences in body size or nutritional demand, or to intraspecific competition. We studied foraging by Egyptian fruit bats ( Rousettus aegyptiacus (E. Geoffroy, 1810)) in Cape Town, South Africa, to test predictions based on differences in nutritional demand during reproduction. Using radiotelemetry, we compared emergence, return, and foraging times of males and females during pregnancy and lactation. We also determined home-range size, habitat use, and use of figs (genus Ficus L.), which are a potential source of calcium for lactating females. During the pregnancy period, males left their roost later than females and were away from the roost for shorter periods. There were no differences in timing of foraging during lactation. Females foraged in native forest more than males did, but home-range size did not differ. There was no evidence that females fed on figs more than males did. Differences in foraging behaviour were not as predicted based on nutritional and energetic differences. The small population may have meant that there was little competition for food, and figs may have provided a profitable source of energy for both males and females. Differences in the timing of foraging are best explained by the need for males to defend roosting sites.

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)0,000
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 enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations47
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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