Changes in thermal quality of the environment along an elevational gradient affect investment in thermoregulation by Yarrow’s spiny lizards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Body temperature affects physiological processes and, consequently, is assumed to have a large impact on fitness. Lizards need to thermoregulate behaviourally to maintain their body temperature within a range that maximizes performance, but there are costs associated with thermoregulation. The thermal quality of an environment directly affects the amount of time and energy that must be invested by an individual to maintain an optimal body temperature for performance; time and energy are major costs of thermoregulation. According to Huey and Slatkin’s (Q. Rev. Biol. 1976, 363) cost–benefit model of thermoregulation, lizards should only thermoregulate when the benefits outweigh the costs. Thus, in habitats of poor thermal quality, lizards should invest less into thermoregulation. We tested the hypothesis that the thermal quality of an environment dictates investment in thermoregulation across an elevational gradient. Increases in elevation are accompanied by decreases in temperature and therefore thermal quality. We recorded body temperatures of Yarrow’s spiny lizards ( Sceloporus jarrovii ) at ten talus slopes along an elevational gradient of over 1000 m. We found a significant positive relationship between elevation and effectiveness of thermoregulation, opposite to the prediction of the cost–benefit model of thermoregulation. This suggests that the disadvantages of thermoconformity may be greater than the costs of thermoregulating as habitats become more thermally challenging.
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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 | 0,001 | 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 ».