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Enregistrement W2762323557 · doi:10.1038/s41467-017-01223-x

The biomechanical origin of extreme wing allometry in hummingbirds

2017· article· en· W2762323557 sur OpenAlexaff
Dimitri A. Skandalis, Paolo S. Segre, Joseph W. Bahlman, Derrick J. E. Groom, Kenneth C. Welch, Christopher C. Witt, Jimmy A. McGuire, Robert Dudley, David Lentink, Douglas L. Altshuler

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Science Foundation
Mots-clésWingAllometryBiologyIntraspecific competitionHumAdaptation (eye)ZoologyBody weightEvolutionary biologyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flying animals of different masses vary widely in body proportions, but the functional implications of this variation are often unclear. We address this ambiguity by developing an integrative allometric approach, which we apply here to hummingbirds to examine how the physical environment, wing morphology and stroke kinematics have contributed to the evolution of their highly specialised flight. Surprisingly, hummingbirds maintain constant wing velocity despite an order of magnitude variation in body weight; increased weight is supported solely through disproportionate increases in wing area. Conversely, wing velocity increases with body weight within species, compensating for lower relative wing area in larger individuals. By comparing inter- and intraspecific allometries, we find that the extreme wing area allometry of hummingbirds is likely an adaptation to maintain constant burst flight capacity and induced power requirements with increasing weight. Selection for relatively large wings simultaneously maximises aerial performance and minimises flight costs, which are essential elements of humming bird life history.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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