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Enregistrement W2094735776 · doi:10.1139/z00-112

Bipedal locomotion in birds: the importance of functional parameters in terrestrial adaptation in Anatidae

2000· article· en· W2094735776 sur OpenAlexvenueno aff
Anick Abourachid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCursorialBiologyTerrestrial locomotionAnasKinematicsAdaptation (eye)AnatidaeEcologyZoologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kinematic characteristics of a bird's walk vary according to whether the species is cursorial or not. To increase their speed, running birds increase the frequency of their movements, whereas non-running birds preferentially increase the amplitude. Previous studies have shown that these differences are accompanied by differences in posture; however, the observations were carried out on different species. Do these differences correspond to morphological differences linked to the history of the particular species, or do they reflect more effective solutions from a mechanical point of view? Two breeds of the duck Anas platyrhynchos platyrhynchos, the mallard and the Indian runner, which have different locomotor behaviours, are compared. The mallard is a dabbling duck with the typical horizontal duck posture, while the Indian runner is a terrestrial duck that carries its trunk very erect. The kinematic characteristics of the walks of both breeds were studied. The observed differences in posture between the mallard and the Indian runner have repercussions in the kinematic features of locomotion. The strategies used to increase speed differ in the two breeds: the mallard increases the amplitude of its movements, like other non-running birds, while the Indian runner increases the frequency of its movements, as cursorial birds do. Thus, behavioural adaptation to terrestrial locomotion is associated with functional adaptation (upright posture) that permits a more effective mechanical solution without requiring obvious morphological modifications.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations32
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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