Limited heat tolerance in an Arctic passerine: Thermoregulatory implications for cold‐specialized birds in a rapidly warming world
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arctic animals inhabit some of the coldest environments on the planet and have evolved physiological mechanisms for minimizing heat loss under extreme cold. However, the Arctic is warming faster than the global average and how well Arctic animals tolerate even moderately high air temperatures ( T a ) is unknown. Using flow‐through respirometry, we investigated the heat tolerance and evaporative cooling capacity of snow buntings ( Plectrophenax nivalis ; ≈31 g, N = 42), a cold specialist, Arctic songbird. We exposed buntings to increasing T a and measured body temperature ( T b ), resting metabolic rate (RMR), rates of evaporative water loss (EWL), and evaporative cooling efficiency (the ratio of evaporative heat loss to metabolic heat production). Buntings had an average (± SD ) T b of 41.3 ± 0.2°C at thermoneutral T a and increased T b to a maximum of 43.5 ± 0.3°C. Buntings started panting at T a of 33.2 ± 1.7°C, with rapid increases in EWL starting at T a = 34.6°C, meaning they experienced heat stress when air temperatures were well below their body temperature. Maximum rates of EWL were only 2.9× baseline rates at thermoneutral T a , a markedly lower increase than seen in more heat‐tolerant arid‐zone species (e.g., ≥4.7× baseline rates). Heat‐stressed buntings also had low evaporative cooling efficiencies, with 95% of individuals unable to evaporatively dissipate an amount of heat equivalent to their own metabolic heat production. Our results suggest that buntings’ well‐developed cold tolerance may come at the cost of reduced heat tolerance. As the Arctic warms, and this and other species experience increased periods of heat stress, a limited capacity for evaporative cooling may force birds to increasingly rely on behavioral thermoregulation, such as minimizing activity, at the expense of diminished performance or reproductive investment.
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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 | 0,000 | 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 ».