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Enregistrement W2063855600 · doi:10.1111/j.1469-7998.2005.00036.x

Repeatable measures of take‐off flight performance in auklets

2006· article· en· W2063855600 sur OpenAlexafffund
Martin J. Renner

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Ornithologen-Gesellschaft
Mots-clésAccelerationBiologyTrajectoryAdaptation (eye)Digital videoMeasure (data warehouse)RepeatabilityStatisticsEcologyMathematicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid acceleration is the key to a successful escape manoeuvre and has attracted considerable research attention in a wide array of taxa. I recorded take‐offs of least auklets Aethia pusilla and crested auklets Aethia cristatella with digital video (60 frames per second). To smooth time–location data derived from video, I used predicted mean square error quintic splines, which have been shown to be good predictors of true acceleration. Repeated recordings of the same individual bird allowed me to measure repeatability of take‐off acceleration and velocity to find the most robust and biologically meaningful measure. The most repeatable take‐off parameters were power at time t =0.17 s after take‐off ( r =75%) and acceleration at t =0.17 s ( r =72%). The horizontal component of velocity at t =0.32 s was least affected by the slope of the take‐off trajectory. The mean acceleration of both species is close to expected values based on body mass, even though all previously studied species had considerably lower body mass. Within least auklets, however, I did not find a significant relationship of velocity or acceleration with mass. This would be expected if the observed drop in mass after hatching was an adaptation to reduce the risk of predation. I conclude that acceleration and exerted power at a certain time after take‐off is repeatable and the most suitable measure of performance for both inter‐ and intra‐specific comparisons.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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