Combinations of reproductive, individual, and weather effects best explain torpor patterns among female little brown bats (<i>Myotis lucifugus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heterothermic mammals can use torpor, a state of metabolic suppression, to conserve energy during times of limited food and poor environmental conditions. Females may use torpor throughout gestation and lactation; however, there are associated physiological and ecological costs with potential fitness consequences. Previous studies have controlled for, but not quantified the impact of interindividual variation on torpor patterns and understanding this may provide insight on why certain thermoregulatory responses are employed. The objective of this study was to identify and quantitatively characterize the intrinsic variables and weather conditions that best explain variation in torpor patterns among individual female little brown bats, Myotis lucifugus. We used temperature‐sensitive radio‐transmitters affixed to females to measure skin temperature patterns of 35 individuals roosting in bat boxes in the spring and summer. We used Bayesian multi‐model inference to rank a priori‐selected models and variables based on their explanatory power. Reproductive condition and interindividual effects best explained torpor duration and depth, and weather best explained torpor frequency. Of the reproductive conditions, lactating females used torpor for the shortest durations and at shallower depths (i.e., smallest drop in minimum Tsk), while females in early spring (i.e., not‐obviously‐pregnant) used torpor for the longest and deepest. Among individuals, the greatest difference in effects on duration occurred between pregnant individuals, suggesting interindividual variation within reproductive condition. Increases in precipitation and wind were associated with a higher probability of torpor use. Our results provide further support that multiple variables explain torpor patterns and highlight the importance of including individual effects when studying thermoregulatory patterns in heterothermic species. OPEN RESEARCH BADGES This article has earned an Open Data Badge for making publicly available the digitally‐shareable data necessary to reproduce the reported results. The data is available at https://doi.org/10.5061/dryad.c04tj85 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».