Common Musk Turtles (Sternotherus odoratus) select habitats of high thermal quality at the northern extreme of their range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In ectotherms, variation in body temperature (Tb) affects physiological performance and, ultimately, fitness. Therefore, reptiles regulate Tb behaviourally by choosing habitats of optimal temperature. The main goal of this study was to determine the link between patterns of thermoregulation and habitat selection in Common Musk Turtles inhabiting a thermally challenging region. We expected habitat selection to be based on the fulfillment of thermoregulatory requirements, which can be accomplished by selecting thermally superior habitats. From early May to late August 2007, we tracked 22 Common Musk Turtles with temperature-sensitive radio-transmitters and collected daily Tb profiles with automated radio-telemetry data loggers. In addition, temperature data loggers were placed in the study area to measure the range of environmental operative temperatures (Te) available to musk turtles. The habitats with the highest thermal quality were aquatic habitats with surface cover (i.e., lily pads, macrophytes, etc.) followed by shallow water. As expected, musk turtles used habitats non-randomly and had a strong preference for thermally superior habitats. This is consistent with the typical aquatic basking behaviour observed in musk turtles, suggesting that there is a strong link between thermal quality of habitats and habitat selection, even in this almost entirely aquatic turtle.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».