Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».