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Enregistrement W2044722203 · doi:10.1139/z09-034

Foraging behavior and predation success of the sand viper (<i>Cerastes vipera</i>)

2009· article· en· W2044722203 sur OpenAlexvenueno aff
Aziz Subach, Inon Scharf, Ofer Ovadia

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVIPeRLizardForagingSquamataPredationViperidaeBiologyEctothermEcologyHome rangeOphidiaRange (aeronautics)ZoologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activity levels and foraging success of ectotherms are dependent both on extrinsic factors (e.g., ambient temperature) and intrinsic factors (e.g., hunger level). We focus here on activity and foraging of sand vipers ( Cerastes vipera (L., 1758)) (Squamata: Viperidae) in the northwestern Negev desert of Israel. Viper activity is bounded by a specific thermal range, but within this range, temperature does not affect the distance moved. Movement distances are, however, positively correlated with relative humidity. The capture success of lizards, the main prey of this viper, is strongly related both to movement distances of the snake and to the number of the lizard burrows scanned. Body size and shape have a direct effect on the number of burrows scanned and on the number of lizards captured. The increase in capture success with size is probably due to the consequent increase in the range of prey items the sand viper can subdue or handle. Vipers are larger and have a higher mass to length ratio in one of the three study sites, characterized by higher mean annual rainfall and vegetation cover. Finally, females tend to have a higher mass to length ratio than males, which may provide some space within the female body for reproductive materials such as eggs.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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