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Enregistrement W2955300157 · doi:10.1098/rsbl.2019.0327

Radio-tracking reveals how wind and temperature influence the pace of daytime insect migration

2019· article· en· W2955300157 sur OpenAlexafffundabout
Samantha M. Knight, Grace M. Pitman, D. T. Tyler Flockhart, D. Ryan Norris

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of GuelphNature Conservancy of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésDanausMonarch butterflyBiologyDaytimeBird migrationEcologyTelemetryPaceInsectAtmospheric sciencesGeographyLarvaTelecommunicationsEngineeringGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insects represent the most diverse and functionally important group of flying migratory animals around the globe, yet their small size makes tracking even large migratory species challenging. We attached miniaturized radio transmitters (less than 300 mg) to monarch butterflies (Danaus plexippus) and common green darner dragonflies (Anax junius) and tracked their autumn migratory movements through southern Ontario, Canada and into the United States using an automated array of over 100 telemetry towers. The farthest estimated distance a monarch travelled in a single day was 143 km at a wind-assisted groundspeed of 31 km h−1(8.7 m s−1) and the farthest estimated distance a green darner travelled in a single day was 122 km with a wind-assisted groundspeed of up to 77 km h−1(21.5 m s−1). For both species, increased temperature and wind assistance positively influenced the pace of migration, but there was no effect of precipitation. While limitations to tracking such small animals remain, our approach and results represent a fundamental advance in understanding the natural history of insect migration and environmental factors that govern their movements.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations107
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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