Trade-offs Influencing the Physiological Ecology of Hibernation in Temperate-Zone Bats
Notice bibliographique
Résumé
Seasonality of temperature and food availability can lead to trade-offs between the benefits of immediate reproduction and costs associated with mortality risk from starvation, inclement weather, or predation. Hibernating mammals exhibit an enormous seasonal shift in physiology and behavior and provide a useful system to examine the effect of this trade-off on key events in the annual cycle. Most of what we understand about the ecological energetics and phenology of hibernation comes from studies of rodent hibernators such as ground squirrels, chipmunks, and dormice. Temperate-zone, insectivorous bats, however, provide another useful model system to examine trade-offs influencing seasonal change within individuals. Here, I review recent studies from my laboratory on little brown bats (Myotis lucifugus) from central Canada to understand the interplay between capacity for energy storage, energy expenditure during hibernation, and the timing of key events in the annual cycle of hibernating mammals. These studies have relied on measurements of body condition to assess energetic status, biologging of skin temperature using temperature telemetry, and use of passive transponders (i.e., PIT tags) to quantify emergence timing. In general, these studies suggest that, in part due to constraints associated with flight, bats exhibit unique, or at least unusual, adaptations for extreme energy savings during winter. The results also support the optimization hypothesis that current energetic status and future energy requirements influence energy expenditure during hibernation and the timing of emergence from hibernation in spring. Taken together, this work provides insight into the influence of reproductive timing and energy availability on hibernation behavior and physiology. It also has implications for understanding responses of bat populations to anthropogenic impacts like climate change and white-nose syndrome.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».