MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073938337 · doi:10.1111/j.1365-2699.2005.01237.x

Metabolic correlates of leg length in breeding arctic shorebirds: the cost of getting high

2005· article· en· W2073938337 sur OpenAlexaffabout
Ralph V. Cartar, R. I. G. Morrison

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeothermyArcticEcologyEnergeticsBiologyFledgeWingRange (aeronautics)PredationThermoregulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim We test the hypothesis that tarsus length in all shorebirds breeding in the Canadian arctic shows an evolutionary response to average metabolic stress encountered across the breeding range, such that birds nesting in metabolically stressful environments have relatively shorter legs. Longer‐legged birds living in colder environments will experience greater metabolic costs because their torsos are elevated farther away from the ground's wind‐dampening boundary layer. Methods We use weather data (temperature, wind speed, global solar radiation) from 27 arctic weather stations measured over 37 years, and a previously published model of heat transfer, to characterize the metabolic harshness over the breeding season of the ranges of each of the 17 shorebirds of the family Charadriidae nesting in the Canadian arctic. Results After controlling for the lengths of two other body extremities (wing and bill), there was a significant negative relationship between tarsus length and mean metabolic harshness. This result was obtained whether species were treated as independent data points, or in a comparative analysis using standardized independent contrasts. Main conclusions We support a unique extension of Allen's rule: body‐supporting appendages of homeotherms may be shorter in colder environments so as to take advantage of a boundary layer effect, thereby reducing metabolic costs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of BiogeographyMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207