High ambient temperatures induce aggregations of chimney swifts <i>Chaetura pelagica</i> inside a roost
Notice bibliographique
Résumé
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 < 0.001, n = 168), nesting (p < 0.001, n = 224), and post‐nesting (p < 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».