High flight costs, but low dive costs, in auks support the biomechanical hypothesis for flightlessness in penguins
Notice bibliographique
Résumé
Flight is a key adaptive trait. Despite its advantages, flight has been lost in several groups of birds, notably among seabirds, where flightlessness has evolved independently in at least five lineages. One hypothesis for the loss of flight among seabirds is that animals moving between different media face tradeoffs between maximizing function in one medium relative to the other. In particular, biomechanical models of energy costs during flying and diving suggest that a wing designed for optimal diving performance should lead to enormous energy costs when flying in air. Costs of flying and diving have been measured in free-living animals that use their wings to fly or to propel their dives, but not both. Animals that both fly and dive might approach the functional boundary between flight and nonflight. We show that flight costs for thick-billed murres (Uria lomvia), which are wing-propelled divers, and pelagic cormorants (Phalacrocorax pelagicus) (foot-propelled divers), are the highest recorded for vertebrates. Dive costs are high for cormorants and low for murres, but the latter are still higher than for flightless wing-propelled diving birds (penguins). For murres, flight costs were higher than predicted from biomechanical modeling, and the oxygen consumption rate during dives decreased with depth at a faster rate than estimated biomechanical costs. These results strongly support the hypothesis that function constrains form in diving birds, and that optimizing wing shape and form for wing-propelled diving leads to such high flight costs that flying ceases to be an option in larger wing-propelled diving seabirds, including penguins.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».