INDIVIDUALLY VARIABLE ENERGY MANAGEMENT STRATEGIES IN RELATION TO ENERGETIC COSTS OF EGG PRODUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Marked interindividual variation in metabolic rate suggests considerable complexity in energy management strategies, but attempts to further our understanding of the relationship between resting metabolic rate (RMR), daily energy expenditure (DEE), and reproductive effort have been hampered by the complexity of studying this system in the field. Here, we describe energy management strategies in a captive-breeding system, using Zebra Finches (Taeniopygia guttata), to demonstrate the high level of complexity and interindividual variability in energy expenditure, food intake, locomotor activity, and reproductive effort. In particular, we investigated whether the increase in RMR associated with egg production is additive, resulting in higher DEE and a need for elevated food intake, or whether this cost is compensated by reduced expenditure in nonreproductive components of the energy budget. We found high levels of intra-individual variation in energy expenditure associated with egg production in female Zebra Finches, e.g., comparing nonbreeding stage with the one-egg stage, change in RMR varied from 4.0% and 41.3%, and change in DEE varied from -33.3% to +46.4%. This variation was systematically related to aspects of locomotor activity and reproductive effort. Females with the largest increase in RMR during egg production decreased locomotor activity the most but still had increased DEE at the one-egg stage, and females with high DEE at the one-egg stage produced larger clutches. Our study suggests that females minimize increases in DEE during egg production through behavioral energy reallocation (reduced locomotor activity) but that individuals differ in their use of this strategy, which, in turn, is related to the absolute level of reproductive investment. This suggests a very complex, individually variable system of energy management to meet the demands of egg production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».