MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2180111953 · doi:10.1139/cjz-2013-0229

Wing wear, but not asymmetry in wear, affects load-lifting capability in bumble bees<i>Bombus</i><i>impatiens</i>

2014· article· en· W2180111953 sur OpenAlexaffvenue
Sarah A. Johnson, Ralph V. Cartar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWingBiologyNectarAsymmetryWing loadingForagingEcologyStructural engineeringPhysicsMechanicsPollenAngle of attackAerodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wing wear is widespread in flying insects, but its effects on flight are controversial. In this research, we examine the separate and combined effects of wing area and wing area asymmetry on maximum load-lifting capability in bumble bees Bombus impatiens Cresson, 1863. Individual bees with experimentally induced forewing wear (0%–24% forewing area loss, 0%–38% forewing area asymmetry) were harnessed with a string to which small bead groups were attached and tested in a flight chamber to measure the maximum weight that they could lift incrementally. Wing wear significantly decreased load-lifting ability: the higher the mean wing area loss, the less mass a bee could lift (2.66 mg load reduction per 1% forewing area loss, which represents ∼1.6% of mean body mass or ∼5.2% of expected mean nectar load). However, wing area asymmetry, both alone and in combination with area loss, had no detectable effect on maximum lift. The clear cost of wing wear for bumble bees is a linear reduction in weight-lifting capability through loss of wing area. This relatively strong diminution of load lifting by wing wear, observed over the range of wing area losses naturally accrued by wild bees, provides a potential mechanism for declining foraging ability and survivorship of worker bees with wing wear. What remains to be explained is the utter insensitivity of maximum load lifted to forewing asymmetry.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetInsect and Arachnid Ecology and BehaviorTravaux en français237 207