A Low-Cost, Efficient, and Precise Technique to Quantify Key Life Cycle Events in Nests of Oviparous Reptiles
Notice bibliographique
Résumé
Phenological timing is of central interest to evolutionary ecologists because it is associated with fitness, but there has been limited study in animal groups with relatively secretive habits such as reptiles. This is especially true for the timing of hatchling behavior in wild reptile nests, likely attributable to few noninvasive methods for estimating parameters associated with egg hatching. We show that tri-axial accelerometers, small data loggers that measure rotation and inclination, can accurately quantify hatchling movement in wild reptile nests. In June 2018, we deployed an accelerometer in each of five freshly laid Snapping Turtle (Chelydra serpentina) nests in Algonquin Provincial Park, Ontario, Canada. In September 2018, nests were visited once daily to quantify the timing of hatchling emergence. The accelerometers worked as expected: there was statistically significant correspondence between the timing of accelerometer rotation in the nest (caused by movement of the hatchlings) and the timing of hatchling emergence. Furthermore, the number of hatchlings emerging from a nest was strongly and significantly correlated with the extent of accelerometer displacement. Our new technique allows new types of phenological data to be collected. It requires minimal effort and financial investment and thus is accessible to a broad range of research programs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».