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Enregistrement W3035021749 · doi:10.1071/an19418

Animal responses to environmental variation: physiological mechanisms in ecological models of performance in deer (Cervidae)

2020· article· en· W3035021749 sur OpenAlexaff
N. J. C. Tyler, Pablo Gregorini, Katherine L. Parker, David G. Hazlerigg

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingEcologyContext (archaeology)Environmental changeVariation (astronomy)PredationBiologyAnimal behaviorForcing (mathematics)Climate changeZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Proper assessment of the consequences of environmental variation on animals depends on our ability to predict how they will perform under different circumstances. This requires two kinds of information. We need to know which environmental factors influence animal performance and their mode of action, i.e. whether a given factor acts alone or through interaction with other factors, directly or indirectly, instantaneously or after a delay and so on. This essentially correlative process falls within the domain of ecology. We also need to know what determines the direction, amplitude and limits of animal responses to environmental variation and change. This essentially experimental process falls within the domain of physiology. Physiological mechanisms are frequently poorly integrated within the correlative framework of ecological models. This is evident where programmed responses are attributed to environmental forcing and where the effect of environmental factors is evaluated without reference to the physiological state and regulatory capacity of the animal on which they act. Aims Here we examine ways in which the impacts of external (environmental) stimuli and constraints on performance are moderated by the animals (deer) on which they impinge. Key results The analysis shows (1) how trade-offs in foraging behaviour, illustrated by the timing of activity under the threat of predation, are modulated by integration of short-term metabolic feedback and animal emotions that influence the motivation to feed, (2) how the influence of thermal and nutritional challenges on performance, illustrated by the effect of weather conditions during gestation on the body mass of reindeer (Rangifer tarandus) calves at weaning, depends on the metabolic state of the female at the time the challenge occurs and (3) how annual cycles of growth, appetite and reproduction in seasonal species of deer are governed by innate circannual timers, such that their responses to seasonal changes in food supply are anticipatory and governed by rheostatic systems that adjust homeostatic set- points, rather than being purely reactive. Conclusions Concepts like ‘maintenance’ and ‘energy balance’, which were originally derived from non-seasonal domestic ruminants, are unable to account for annual cycles in metabolic and nutritional status in seasonal deer. Contrasting seasonal phenotypes (fat and anoestrous in summer, lean and oestrous in winter) represent adaptive solutions to the predictable challenges presented by contrasting seasonal environments, not failure of homeostasis in one season and its success in another. Implications The analysis and interpretation of responses to environment in terms of interaction between the external stimuli and the internal systems that govern them offer a more comprehensive, multifaceted understanding of the influence of environmental variation on performance in deer and open lines of ecological enquiry defined by non-intuitive aspects of animal function.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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