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Enregistrement W2991421463 · doi:10.1139/cjz-2019-0166

Partial support for food availability and thermal quality as drivers of density and area used in Yarrow’s Spiny Lizards (<i>Sceloporus jarrovii</i>)

2019· article· en· W2991421463 sur OpenAlexaffvenue
Lucy D. Patterson, Gabriel Blouin‐Demers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEctothermBiologyHabitatEcologyArthropodLizardFood qualitySauriaPopulation densityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrary to traditional models, habitat selection in ectotherms may be chiefly based on a habitat’s thermal properties rather than its food availability, due to their physiological dependence on environmental temperature. We tested two hypotheses: that microhabitat use in ectotherms is driven by food availability and that it is driven by thermoregulatory requirements. We predicted that the density of lizards would increase and the mean area used would decrease with the natural arthropod (food) availability (or thermal quality) of a plot, as well as after experimentally increasing plot arthropod availability (or thermal quality). We established two plots in each of four treatments (food-supplemented, shaded, food-supplemented and shaded, and control) on a talus slope in Arizona, USA. We measured the density and area used in Yarrow’s Spiny Lizards (Sceloporus jarrovii Cope in Yarrow, 1875) before and after manipulations, and determined whether lizard density and area used were related to natural arthropod availability or thermal quality at the surface and in retreat sites. Density and area used were unaffected by the manipulations, but both increased with natural arthropod availability and decreased with higher thermal quality in retreat sites. These results provide partial support for both food availability and thermal quality as drivers of density and microhabitat use in S. jarrovii.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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