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Enregistrement W2989292135 · doi:10.1242/jeb.216739

Tufted puffin beaks are impressive radiators

2019· article· en· W2989292135 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Knight

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)FisheryEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Getting hot is a natural side effect of exercise and many animals have evolved strategies for dumping excess heat, from panting to sweating. But losing heat is particularly challenging for birds. Wrapped in a coat of insulating feathers, they can record some of the highest metabolic rates measured and generate colossal amounts of heat when they fly, which can put them at risk of overheating. However, Kyle Elliott from McGill University, Canada, explains that some birds are able to dissipate heat through their beaks. ‘Bills have lots of blood vessels but no insulation, so they can shunt extra heat away from the body’, says Elliott. Knowing that the largest members of the puffin family, tufted puffins (Fratercula cirrhata) are likely to have to work harder than most to remain airborne, Elliot wondered if the birds’ relatively large beaks might be acting like radiators to keep their temperature down after they return from a flight.To test the theory, Elliot and graduate student Shannon Whelan needed a way of recording the birds’ beak and body temperatures when they returned to land from foraging trips. Fortunately, at the time, Whelan's partner, Hannes Schraft, was taking thermal shots of rattlesnakes with an infrared camera at San Diego State University and University of California, Davis, USA, so he joined Elliot and Whelan on Middleton Island, Alaska, with the camera to capture the birds' returns.Taking thermal images every 2 min after the puffins landed, the team saw the birds’ beaks cool from ∼25°C to ∼20°C over 30 min; in contrast, their temperature on the outside of their feathers barely changed at all. And, when they calculated how much heat was radiating from the birds’ beaks, it was almost 20% of the total over the animal's whole body, even though the beak makes up only 6% of the bird's surface area.Schraft suspects that dumping heat from the beak could allow the birds to sustain the massive energy outputs that are necessary to keep them aloft. Whelan adds, ‘High energy expenditure during flight might have led to the evolution of large bills in puffins even though they should have small bills [to conserve heat] given the cold climates that they live in’.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2019
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