Energy metabolism and animal personality
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we show how animal personality could explain some of the large inter‐individual variation in resting metabolic rate (MR) and explore methodological and functional linkages between personality and energetics. Personality will introduce variability in resting MR measures because individuals consistently differ in their stress response, exploration or activity levels, all of which influence MR measurements made with respirometry and the doubly‐labelled water technique. Physiologists try to exclude these behavioural influences from resting MR measurements, but animal personality research indicates that these attempts are unlikely to be successful. For example, because reactive animals “freeze” when submitted to a stress, their MR could be classified as “resting” because of immobility when in fact they are highly stressed with an elevated MR. More importantly, recent research demonstrating that behavioural responses to novel and highly artificial stimuli are correlated with both behaviour and fitness under more natural circumstances calls into question the wisdom of excluding these behavioural influences on MR measurements. The reason that intra‐specific variation in resting MR are so weakly correlated with daily energy expenditure (DEE) and fitness, may be that the latter two measures fully incorporate personality while the former partially excludes its influence. Because activity, exploration, boldness and aggressiveness are energetically costly, personality and metabolism should be correlated and physiological constraints may underlie behavioural syndromes. We show how physiological ecologists can better examine behavioural linkages between personality and metabolism, as required to better understand the physiological correlates of personality and the evolutionary consequences of metabolic variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».