Thermoregulation and habitat selection in wood turtles <i>Glyptemys insculpta</i>: chasing the sun slowly
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
1. It is widely accepted that reptiles are able to regulate behaviourally their body temperature (T(b)), but this generalization is primarily based on studies of lizards and snakes in the temperate zone. Because the precision of T(b) regulation may vary considerably between taxa and over geographical ranges, studies of semi-terrestrial turtles in climatic extremes are relevant to the understanding of reptilian thermoregulation. 2. We studied thermoregulation in 21 free-ranging wood turtles (Glyptemys insculpta) at the northern limit of their range in Québec, using miniature data loggers to measure their internal T(b) and external temperature (T(ext)) continuously. We simultaneously recorded the available operative environmental temperature (T(e)) using 23 physical models randomly moved within each habitat type, and we located turtles using radiotelemetry. 3. The habitat used by wood turtles was thermally constraining and the target temperature (T(set)) was only achievable by basking during a short 5-h time window on sunny days. Wood turtles did show thermoregulatory abilities, as determined by the difference between turtle T(b) distribution and the null distribution of T(e) that resulted in T(b) closer to T(set). Although most individuals regulated their T(b) between 09.00 h and 16.00 h on sunny days, regulation was imprecise, as indicated by an index of thermoregulation precision (| T(b) - T(set) |). 4. The comparison of habitat use to availability indicated selection of open habitats. The hourly mean shuttling index (| T(ext) - T(b) |) suggested that turtles used sun/shade shuttling from 09.00 to 16.00 h to elevate their T(b) above mean T(e). 5. Based on laboratory respirometry data, turtles increased their metabolic rate by 20-26% over thermoconformity, and thus likely increased their energy gain which is assumed to be constrained by processing rate at climatic extremes.
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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 découle