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Enregistrement W2531003434 · doi:10.1139/cjz-2016-0055

Environmental correlates and energetics of winter flight by bats in southern Alberta, Canada

2016· article· en· W2531003434 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brandon J. Klüg-Baerwald, L.E. Gower, Cori L. Lausen, R. Mark Brigham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAlberta Environment and Parks
Mots-clésEptesicus fuscusMyotis lucifugusHuman echolocationBiologyEnergeticsForagingEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter activity of bats is common, yet poorly understood. Other studies suggest a relationship between winter activity and ambient temperature, particularly temperature at sunset. We recorded echolocation calls to determine correlates of hourly bat activity in Dinosaur Provincial Park, Alberta, Canada. We documented bat activity in temperatures as low as −10.4 °C. We observed big brown bats (Eptesicus fuscus (Palisot de Beauvois, 1796)) flying at colder temperatures than species of Myotis bats (genus Myotis Kaup, 1829). We show that temperature and wind are important predictors of winter activity by E. fuscus and Myotis, and that Myotis may also use changes in barometric pressure to cue activity. In the absence of foraging opportunity, we suggest these environmental factors relate to heat loss and thus the energetic cost of flight. To understand the energetic consequences of bat flight in cold temperatures, we estimated energy expenditure during winter flights of E. fuscus and little brown myotis (Myotis lucifugus (Le Conte, 1831)) using species-specific parameters. We estimated that winter flight uses considerable fat stores and that flight thermogenesis could mitigate energetic costs by 20% or more. We also show that temperature-dependent interspecific differences in winter activity likely stem from differences between species in heat loss and potential for activity–thermoregulatory heat substitution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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