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Enregistrement W2790717394 · doi:10.1098/rspb.2017.2011

Integrating morphology and kinematics in the scaling of hummingbird hovering metabolic rate and efficiency

2018· article· en· W2790717394 sur OpenAlexafffund
Derrick J. E. Groom, Maria Cecília Barbosa de Toledo, Donald R. Powers, Bret W. Tobalske, Kenneth C. Welch

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Integrative Organismal SystemsConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAmerican Museum of Natural HistoryCanada Foundation for InnovationCompany of BiologistsFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésHummingbirdKinematicsWingContext (archaeology)Adaptation (eye)ScalingMorphology (biology)EcologyMetabolic rateAllometryBiologyZoologyPhysicsGeometryMathematicsAerospace engineeringEngineeringEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wing kinematics and morphology are influential upon the aerodynamics of flight. However, there is a lack of studies linking these variables to metabolic costs, particularly in the context of morphological adaptation to body size. Furthermore, the conversion efficiency from chemical energy into movement by the muscles (mechanochemical efficiency) scales with mass in terrestrial quadrupeds, but this scaling relationship has not been demonstrated within flying vertebrates. Positive scaling of efficiency with body size may reduce the metabolic costs of flight for relatively larger species. Here, we assembled a dataset of morphological, kinematic, and metabolic data on hovering hummingbirds to explore the influence of wing morphology, efficiency, and mass on hovering metabolic rate (HMR). We hypothesize that HMR would decline with increasing wing size, after accounting for mass. Furthermore, we hypothesize that efficiency will increase with mass, similarly to other forms of locomotion. We do not find a relationship between relative wing size and HMR, and instead find that the cost of each wingbeat increases hyperallometrically while wingbeat frequency declines with increasing mass. This suggests that increasing wing size is metabolically favourable over cycle frequency with increasing mass. Further benefits are offered to larger hummingbirds owing to the positive scaling of efficiency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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