MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012218678 · doi:10.1111/ele.13494

Optimisation of energetic and reproductive gains explains behavioural responses to environmental variation across seasons and years

2020· letter· en· W3012218678 sur OpenAlexafffund
Emily K. Studd, Allyson K. Menzies, Erin R. Siracusa, Ben Dantzer, Jeffrey E. Lane, Andrew G. McAdam, Stan Boutin, M. M. Humphries

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's HospitalUniversity of SaskatchewanUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston FoundationNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)Trophic levelPredictabilityEcologyMatingEnergy expenditureReproductive successPredationBiologyEnvironmental scienceDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animals switch between inactive and active states, simultaneously impacting their energy intake, energy expenditure and predation risk, and collectively defining how they engage with environmental variation and trophic interactions. We assess daily activity responses to long‐term variation in temperature, resources and mating opportunities to examine whether individuals choose to be active or inactive according to an optimisation of the relative energetic and reproductive gains each state offers. We show that this simplified behavioural decision approach predicts most activity variation ( R 2 = 0.83) expressed by free‐ranging red squirrels over 4 years, as quantified through accelerometer recordings (489 deployments; 5066 squirrel‐days). Recognising activity as a determinant of energetic status, the predictability of activity variation aggregated at a daily scale, and the clear signal that behaviour is environmentally forced through optimisation of gain, provides an integrated approach to examine behavioural variation as an intermediary between environmental variation and energetic, life‐history and ecological outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology LettersMême sujetAnimal Ecology and Behavior StudiesTravaux en français237 207