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Enregistrement W2587047082 · doi:10.1515/ami-2017-0001

Experimental temperature manipulations alter songbird autumnal nocturnal migratory restlessness

2017· article· en· W2587047082 sur OpenAlexaff
Adrienne Berchtold, Ira Nightingale, Caitlin L. Vandermeer, Scott A. MacDougall‐Shackleton

Notice bibliographique

RevueAnimal Migration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSongbirdNocturnalBird migrationHomeothermyEcologyDiel vertical migrationThermoregulationBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Migrating birds may respond to a variety of environmental cues in order to time migration. During the migration season nocturnally migrating songbirds may migrate or stop-over at their current location, and when migrating they may vary the rate or distance of migration on any given night. It has long been known that a variety of weather-related factors including wind speed and direction, and temperature, are correlated with migration in free-living birds, however these variables are often correlated with each other. In this study we experimentally manipulated temperature to determine if it would directly modulate nocturnal migratory restlessness in songbirds. We experimentally manipulated temperature between 4, 14, and 24°C and monitored nocturnal migratory restlessness during autumn in white-throated sparrows (Zonotrichia albicollis). White-throated sparrows are relatively shortdistance migrants with a prolonged autumnal migration, and we thus predicted they might be sensitive to weatherrelated cues when deciding whether to migrate or stopover. At warm temperatures (24°C) none of the birds exhibited migratory restlessness. The probability of exhibiting migratory restlessness, and the intensity of this restlessness (number of infra-red beam breaks) increased at cooler (14°C, 4°C) temperatures. These data support the hypothesis that one of the many factors that birds use when making behavioural decisions during migration is temperature, and that birds can respond to temperature directly independently of other weather-related cues.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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