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Enregistrement W2171773539 · doi:10.1139/cjz-2013-0150

A comparison of locomotor performance of the semiarboreal Pacific marten (<i>Martes</i><i>caurina</i>) and semiaquatic mustelids

2014· article· en· W2171773539 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth A. Flaherty, Merav Ben‐David, Jonathan N. Pauli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationUniversity of Wyoming
Mots-clésMustelidaeMartenBiologyCobbleHome rangeGaitEcologySTRIDEHabitatRange (aeronautics)ZoologyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relatively long body and short limbs of mustelids allow them to exploit resources from a diversity of habitat types. This body plan also has important implications for energetics because of increased heat loss from a high surface to volume ratio and muscular support of an elongated spine. Past research suggests that dorsal flexion of the spine enables semiaquatic mustelids to be relatively economical runners at faster speeds. We evaluated locomotor performance in a semiarboreal mustelid, the Pacific marten (Martes caurina (Merriam, 1890)), and compared our results from three females and one male to those previously observed in semiaquatic mustelids. At slower speeds, when martens used a walking or trotting gait, they were less economical than predicted; at higher speeds, martens were as economical as predicted. Nonetheless, martens did not switch to a bounding gait earlier than expected based on an allometric relationship between body mass, running speed, and gait. At the highest speed, martens increased stride length and decreased stride frequency. These observations suggest that unlike the semiaquatic river otters (Lontra canadensis (Schreber, 1777)) and mink (Neovison vison (Schreber, 1777)), martens do not use spinal flexion but instead employ other adaptations that result in energy savings at high speeds.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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