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Enregistrement W2163155090 · doi:10.1098/rspb.2010.0812

Interactions between rate processes with different timescales explain counterintuitive foraging patterns of arctic wintering eiders

2010· article· en· W2163155090 sur OpenAlexaff
Joel P. Heath, H. Grant Gilchrist, Ronald C. Ydenberg

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensCarleton UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingCounterintuitiveOptimal foraging theoryEcologyArcticTrade-offScale (ratio)BiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To maximize fitness, animals must respond to a variety of processes that operate at different rates or timescales. Appropriate decisions could therefore involve complex interactions among these processes. For example, eiders wintering in the arctic sea ice must consider locomotion and physiology of diving for benthic invertebrates, digestive processing rate and a nonlinear decrease in profitability of diving as currents increase over the tidal cycle. Using a multi-scale dynamic modelling approach and continuous field observations of individuals, we demonstrate that the strategy that maximizes long-term energy gain involves resting during the most profitable foraging period (slack currents). These counterintuitive foraging patterns are an adaptive trade-off between multiple overlapping rate processes and cannot be explained by classical rate-maximizing optimization theory, which only considers a single timescale and predicts a constant rate of foraging. By reducing foraging and instead digesting during slack currents, eiders structure their activity in order to maximize long-term energetic gain over an entire tide cycle. This study reveals how counterintuitive patterns and a complex functional response can result from a simple trade-off among several overlapping rate processes, emphasizing the necessity of a multi-scale approach for understanding adaptive routines in the wild and evaluating mechanisms in ecological time series.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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