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Enregistrement W2000874477 · doi:10.2980/18-4-3413

Behavioural responses of wintering porcupines to their heterogeneous thermal environment

2011· article· en· W2000874477 sur OpenAlexaffvenueabout
Géraldine Mabille, Dominique Berteaux, Donald W. Thomas, Daniel Fortin

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorcupineEctothermMicroclimateThermoregulationPredationEcologyOperative temperatureBiologyEnvironmental scienceGeographyThermalMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species use behavioural thermoregulation to cope with changes in their thermal environment. Most studies to date, however, have focused either on ectotherms or on endotherms living in warm environments. Here we used heated taxidermic mounts to characterize microclimates available to North American porcupines during the cold Canadian winter. We then examined activity patterns and microhabitat use of wild individuals to test whether porcupines responded behaviourally to changes in thermal conditions. Dens offered good protection against the cold, and porcupines modified their use of dens as thermal conditions became more constraining. They reduced time spent outside of dens, increased the number of activity bouts in a day, and became more diurnal. When outside of dens, they fed more often, but did not change their use of microhabitats as thermal conditions became most constraining. Microhabitats other than dens were less predictable in the protection they offered against cold temperatures. This may be why porcupines based their behavioural thermoregulation strategy on modulating patterns of den use rather than on selecting warmer microclimates when outside of the den. We hypothesize that selection of microhabitats outside of the den was driven by food acquisition or predation risk.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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