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Enregistrement W2078274082 · doi:10.1139/z05-168

Body temperature fluctuations in free-ranging eastern foxsnakes (<i>Elaphe gloydi</i>) during cold-water swimming

2006· article· en· W2078274082 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Carrie A MacKinnon, Anna Lawson, E.D. Stevens, Ronald J. Brooks

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayThermoregulationEnergeticsBiologyEnvironmental scienceAnimal scienceEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the thermal biology of free-ranging terrestrial eastern foxsnakes (Elaphe gloydi Conant, 1940) that were voluntarily swimming in cold water during spring, in Georgian Bay, Ontario, Canada. Using temperature-sensitive radiotelemetry, we recorded body temperatures of foxsnakes during 12 cold-water swims, and subsequent warming on shore. During these swims, water temperatures were from 11 to 22 °C and distances of 85–1330 m were travelled. Snakes that were in cold water long enough equilibrated with water temperature and did not maintain a body temperature above ambient. The largest observed drop in body temperature was 22.6 °C (over 11 min) and the largest increase was 23 °C (over 66 min). Such large, rapid temperature fluctuations have not previously been reported in detail from snakes in the field. Twice as many telemetry observations as expected occurred between 1200 and 1400, suggesting that snakes chose to swim midday. Additionally, our results suggest that foxsnakes bask to raise their body temperature prior to swimming in cold water. We compared swimming speed and the coefficient of temperature change among foxsnakes and other snake species. Swimming speed was positively correlated with water temperature, similar to other findings. We found no clear trend between mass and the coefficients of cooling and warming; however, snakes cooled in water 2.8–8.6 times faster than they warmed in air.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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