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Enregistrement W2324452718 · doi:10.1242/jeb.049882

FLIGHT IN RAIN COSTS BATS DEAR

2011· article· en· W2324452718 sur OpenAlexaff
Viviana Cadena

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationRainforestWildlifeMammalMetabolic rateBiologyEcologyInsect flightZoologyHumidityMeteorologyGeographyAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flying in the cluttered rainforest is challenging at the best of times, and it is particularly challenging for little bats when it rains. In 1971, Donald R. Griffin showed how high humidity and rain interferes with echolocation, which could explain why many bats won't fly during a downpour. In addition, having wet fur could increase the energetic costs of thermoregulation and decrease the aerodynamic properties of the bat by causing the fur to clump together. However, no one knew how much of an impact getting wet might have on bats in flight. In a recent study, Christian C. Voig and his colleagues from the Leibniz Institute for Zoo and Wildlife Research, and from the Freie Universität Berlin, Germany, measured the cost incurred by bats when flying in the rain.The researchers studied 10 Sowell's short-tailed bats (Carollia sowelli) at La Selva Biological Station in Costa Rica. Each bat was exposed to three treatments in random order. In the first treatment, the researchers allowed the bats to fly in dry conditions; the second treatment consisted of wetting the bats with tap water and then allowing them to fly; and during the third treatment, the bats were exposed to moderate rain while flying. Voig and his colleagues measured the metabolic rate of the bats before, during and after flight to determine the cost of flight during these three different conditions.The metabolic rate of dry bats while flying conformed to the team's expectations for mammals of that size. However, the metabolic rate of the wet bats was more than twice as high as that of the dry bats, and it didn't matter how the animals had been drenched.Although the additional weight of water itself could partially explain the higher cost of flying while wet, the researchers point out that a twofold increase in metabolic rate would have required the average 18 g bat to be carrying 25 g of water, which is unlikely as dry and wet bats weighed about the same. The increase in flight costs was also not due to changes in flight pattern caused by the raindrops, because the wet bats that had been doused with tap water experienced the same increase in metabolic rate as the bats that had been rained on.However, Voig and his team of researchers noticed that water caused the bats' fur to clump, which could decrease the aerodynamic properties of the fur, increasing the costs of lift and thrust during flight. They also suggest that the cooling effect of water evaporating from the bat's fur and wing membranes increases the cost of thermoregulation and could therefore increase the cost of flight.Off all living and extinct vertebrates, only three groups have evolved flight: pterosaurs, birds and bats; but of these three groups, only bats are covered with fur. Although fur aids in bats' thermoregulation by providing insulation, Voig's study shows that having fur can be a drag if you are a hungry little bat trying to forage in the rain.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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