Torpor and Digestion in Food‐Storing Hibernators
Notice bibliographique
Résumé
Many species of hibernating mammals rely on hoarded food rather than body fat to support winter energy requirements. Here, we evaluate whether the associated ingestive and digestive requirements reduce the benefits that food-storing hibernators can accrue from torpor. Using a simple model, we predict (1) that digestive efficiency could either increase or decrease with increased use of torpor, depending on the Q(10) of digestion relative to the Q(10) of whole-animal metabolism and (2) that increased torpor will result in a linear decrease in energy consumption but an exponential increase in euthermic intake requirements. In 16 captive eastern chipmunks (Tamias striatus), the proportion of time that different individuals spent in torpor was highly variable (29.8%+/-5.9%; 0.0%-86.3%), positively correlated with dry matter digestibility (r2=0.53, P=0.02) and negatively correlated with energy consumption (r2=0.72, P=0.002). Thus, by both increasing conversion efficiency and reducing energy requirements, torpor appears to provide a double benefit for energy conservation by food-storing hibernators. Despite this, a comparative analysis shows that the euthermic intervals of food-storing rodents are four times as long and torpor intervals are half as long as that of fat-storing rodents. Given that required euthermic intake rates are expected to increase exponentially at high levels of torpor, the reduced torpor expression of food-storing species may result from constraints on their ability to load enough food into the gut when euthermic to cover the energy requirements of the subsequent torpor cycle.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».