Spring emergence of Eastern Box Turtles (<i>Terrapene carolina</i>): influences of individual variation and scale of temperature correlates
Notice bibliographique
Résumé
Many organisms spend considerable time in dormancy to avoid stressful environmental conditions. Understanding the timing and triggers of dormancy behavior is critical for understanding an animal’s life history and behavior. Eastern Box Turtles (Terrapene carolina (L., 1758)) avoid winter temperatures by burrowing into the soil and remaining dormant. Identifying the proximate environmental cues that trigger emergence can improve conservation efforts by reducing potential aboveground turtle mortality. During a 17-year study, half of all variation in emergence timing was attributed to individual variation and the habitat that they occupied during dormancy. We suggest that individual variation in emergence timing is common within populations and confounds efforts to identify reliable emergence cues. Additionally, the scale of meteorological data limits the ability to identify emergence predictors. Using data from temperature loggers placed at dormancy locations, we found that surface air temperatures, averaged over the 5 days prior to emergence, were more strongly related to emergence probability than any variables derived from local weather stations. Turtles generally did not emerge from dormancy until the 5-day mean surface temperatures measured at dormancy sites reached approximately 15 °C. Our results suggest that individuals respond differently to environmental thresholds for emergence and individuals may be characterized as risk-taking or risk-aversive.
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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) | 0,000 | 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 ».