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Enregistrement W2049025211 · doi:10.1242/jeb.064394

MIGRATING GEESE: NATURALLY ATHLETIC COUCH POTATOES?

2012· article· en· W2049025211 sur OpenAlexaff
Jessica U. Meir

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarnacleGooseBiologyJuvenileEcologyZoologyPectoral muscleFisheryGeographyCrustaceanAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migrating birds accomplish the extraordinary feat of trans-oceanic and even trans-hemispheric treks, a true marvel of the animal kingdom. Prior to these excursions, many bird species display dramatic changes in morphology, withering less crucial organs and increasing essential flight components like heart and flight muscle. Although bulking up muscle in humans necessitates an increase in their use or exercise, recent evidence in birds suggests an additional endogenous capacity for muscle gain, independent of behaviour or the environment. Barnacle geese (Branta leucopsis) are known to increase production of key metabolic proteins prior to migration. Wild, flighted birds of this species have significantly higher levels of these proteins than do flightless captive or juvenile geese. This suggests that for this species, flight training may be crucial to migratory readiness. With this knowledge, Steve Portugal of the University of Birmingham (now at the UK's Royal Veterinary College) and his international team set out to further investigate these trends, predicting that long-distance migrants like the barnacle goose might increase flight activity prior to migration to achieve a heftier physique and stimulate essential protein production.The team caught wild barnacle geese near Norway's Ny-Ålesund research station, implanted custom-made heart rate loggers into the birds' abdomens, and recaptured the birds the following year. The data loggers monitored the heart rate of the birds continuously throughout the year, including both the spring and autumn migrations. As it is known that heart rate increases dramatically during flight, these records allowed the researchers to construct flight activity patterns. Using this strategy, the team calculated the time in flight for each day for each goose in addition to comparing heart rate patterns during distinct annual phases (pre-migration, migration, breeding and wing-moult). Portugal's crew discovered that, contrary to their original hypothesis, there was no difference in the time spent flying per day in the pre-migratory phase compared with any other period. As a buildup of flight muscle prior to migration has previously been documented in this species, this implies that increased flight activity is not required to achieve their burly physique.Other bird species show strong relationships between pre-migratory mass gain and increased flight muscle. It is possible, then, that the corresponding increases in wing loading due to the heftier build documented in pre-migration barnacle geese triggers an increase in flight muscle. With this loading effect, the usual amount of time spent flying (just 22 min day−1 for these geese) may be adequate to achieve buildup of flight muscle prior to migration, and potentially induce essential protein production. It is also possible that any endogenous capacity for muscle building in waterfowl may support this pre-migratory couch potato approach. Nonetheless, this study reveals that a flight-training regime is not required to prime the barnacle goose for its impressive long-distance migration. As flight is the most costly form of vertebrate locomotion, 10–20 times more energetically expensive than the resting state, this may also reflect a strategy to conserve vital energy stores for the remarkable journey that lies ahead.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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