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Enregistrement W2807853796 · doi:10.1111/jav.01754

High ambient temperatures induce aggregations of chimney swifts <i>Chaetura pelagica</i> inside a roost

2018· article· en· W2807853796 sur OpenAlexaff
Melanie L. Farquhar, Annie Morin, Joseph J. Nocera

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesUniversity of New BrunswickTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimney (locomotive)Nesting (process)ThermoregulationAir temperatureAtmospheric sciencesMeteorologyEcologyEnvironmental scienceBiologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One proposed advantage of communal roosting in birds is a reduction in the costs of thermoregulation. As thermoregulatory benefits are directly linked to the distance between roosting birds, we examined whether temperature is related to inter‐bird spacing in roosting chimney swifts Chaetura pelagica . To test the hypothesis that huddling is used to reduce the costs of thermoregulation, we predicted that swifts would cluster more at colder temperatures. We mounted an all‐weather camera atop a 61 m tall industrial masonry chimney, one of the largest swift roosts in the study region. We deployed temperature loggers inside the chimney and obtained ambient air temperature from a nearby weather station. From 16 May–24 July 2013, we captured hourly images of the positions of roosting swifts at night. We used image analysis software to mark the angular positions of all roosting swifts, and calculated mean angles of orientation (preferred direction) inside the roost and the circular variance (i.e. the concentration of swifts around the mean angle). We used a Gamma regression to relate temperature inside and outside the roost to the clustering of swifts around the mean angle for 3 time periods (pre‐nesting, nesting, and post‐nesting). Converse to our prediction, swifts were closer together when ambient air temperatures were warmer in all periods (pre‐nesting (p &lt; 0.001, n = 168), nesting (p &lt; 0.001, n = 224), and post‐nesting (p &lt; 0.001, n = 135)). Our findings suggest that swifts do not increase clustering intensity in response to colder temperatures, but instead they increase clustering intensity in response to the warmest ambient temperatures. This likely a metabolic response to reduced prey availability at higher temperatures and/or an attempt to reduce evaporative water loss. We suggest clustering may be used by chimney swifts as an energy saving mechanism during periods of lowered food availability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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