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Enregistrement W2104815139 · doi:10.1139/z11-139

Roost selection by the solitary, foliage-roosting hoary bat (<i>Lasiurus cinereus</i>) during lactation

2012· article· en· W2104815139 sur OpenAlexafffundvenue
Brandon J. Klug, Dayna Goldsmith, Robert M. R. Barclay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésMicroclimateBiologyPredationNest (protein structural motif)OffspringEcologyForagingThermoregulationReproductionLactationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nests, roosts, and dens are an important facet of life for many animals and often provide refuge from weather and predators. Reproduction, particularly lactation, is energetically expensive. Many small mammals form maternity colonies in sheltered locations, which provides protection for offspring and mitigates the cost of staying warm. However, lasiurine bats give birth in roosts that superficially appear to offer relatively little thermal buffer. Given the consequences of a cold environment on offspring growth and the high energetic demand of thermoregulating and lactating concurrently, choosing roosts with certain microclimatic properties would be beneficial. We investigated the influence of microclimate on roost selection by lactating hoary bats ( Lasiurus cinereus (Beauvois, 1796)), a solitary foliage-roosting species. We found that roosts chosen by bats offered shelter from the wind and exposure to sunlight, and consistently had an opening that faced south. We suggest that lactating L. cinereus choose roosts based largely on a microclimate that reduces convective cooling and increases radiant heating, thereby mitigating the cost of thermoregulation and promoting rapid growth of offspring.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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