Variations in righting behaviour across <scp>H</scp>ermann's tortoise populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In terrestrial animals with rigid protective structures, the ability to upright after being overturned can make the difference between life and death, especially in suboptimal thermal conditions or in the presence of predators. This trait is assumed to be under strong selection. Different factors can influence righting ability, body dimensions and body mass for instance. As these morphological traits diverge among populations, inter‐population variability in righting ability is expected. Previous studies on tortoises were performed within single populations and they usually focused on juveniles raised in captivity, precluding an assessment of the inter‐population variability in a natural (realistic) context. In the current study, we quantified the righting performance in four populations of free‐ranging adult tortoises. We found strong differences in righting success among populations and between genders, suggesting possible adaptations to local conditions. For instance, the topography (e.g. slopes) of each study site varied markedly. On average, males were more successful in righting themselves than females. Body size did not influence righting performances in males, but larger females were less successful compared to smaller ones. The success in righting was positively correlated with carapace domedness (height) and short bridges.
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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) | 0,001 | 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 ».