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Enregistrement W2773614399 · doi:10.1139/cjz-2017-0162

The energetics of mosquito feeding by insectivorous bats

2017· article· en· W2773614399 sur OpenAlexvenueno aff
Gabrielle C. Wetzler, Justin G. Boyles

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park Service
Mots-clésInsectivoreEnergeticsBiologyForagingOmnivoreEcologyZoologyMammalHuman echolocationEnergy balanceEnergy expenditurePredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary studies have long shown that insectivorous bats do not often consume mosquitoes, despite cosmopolitan distribution and occasional ubiquity of mosquitoes (Culicidae). The apparent avoidance of mosquitoes relative to availability may relate to their small size, as bats may have difficulties detecting and capturing mosquitoes or they may not return sufficient energy per unit effort of capture. We used bomb calorimetry to determine the energetic content of mosquitoes from Alaska and Illinois, USA, and compared resulting estimates to daily energy expenditure of several bat species. On a per gram basis, mosquitoes were energetically comparable with other insects (26.82 ± 2.40 kJ/g dry mass); however, an individual mosquito contains little energy. Some small insectivorous bats could theoretically meet daily energy needs by foraging exclusively on mosquitoes for <2 h, assuming maximal estimates of the rate of successful capture of mosquitoes. Larger, omnivorous bats may require >25 h of foraging on mosquitoes to meet daily energy needs. Wet mass of the mosquitoes required to balance energy budgets represent 18%–92% of body mass of bats and tends to be higher for smaller species. Thus, it appears that a mosquito-based diet may be constrained by different factors in small and large bat species.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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