MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171319828 · doi:10.1111/j.1365-2656.2009.01555.x

Thermoregulation and habitat selection in wood turtles <i>Glyptemys insculpta</i>: chasing the sun slowly

2009· article· en· W2171319828 sur OpenAlexaffabout
Yohann Dubois, Gabriel Blouin‐Demers, Bill Shipley, D. Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoregulationHabitatTurtle (robot)EcologyTemperate climateBiologyRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations108
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal EcologyMême sujetTurtle Biology and ConservationTravaux en français237 207