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Enregistrement W3168025291 · doi:10.3389/fnbeh.2021.678936

A Guide for Using Flight Simulators to Study the Sensory Basis of Long-Distance Migration in Insects

2021· article· en· W3168025291 sur OpenAlexaffabout
David L. Dreyer, Barrie J. Frost, Henrik Mouritsen, Adrien Lefèvre, Myles H. M. Menz, Eric J. Warrant

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchEuropean Research CouncilVetenskapsrådet
Mots-clésNocturnalHeading (navigation)CompassSensory systemOrientation (vector space)BiologyEcologyComputer scienceSimulationNeuroscienceGeographyAerospace engineeringEngineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying the routes flown by long-distance migratory insects comes with the obvious challenge that the animal's body size and weight is comparably low. This makes it difficult to attach relatively heavy transmitters to these insects in order to monitor their migratory routes (as has been done for instance in several species of migratory birds. However, the rather delicate anatomy of insects can be advantageous for testing their capacity to orient with respect to putative compass cues during indoor experiments under controlled conditions. Almost 20 years ago, Barrie Frost and Henrik Mouritsen developed a flight simulator which enabled them to monitor the heading directions of tethered migratory Monarch butterflies, both indoors and outdoors. The design described in the original paper has been used in many follow-up studies to describe the orientation capacities of mainly diurnal lepidopteran species. Here we present a modification of this flight simulator design that enables studies of nocturnal long-distance migration in moths while allowing controlled magnetic, visual and mechanosensory stimulation. This modified flight simulator has so far been successfully used to study the sensory basis of migration in two European and one Australian migratory noctuid species.

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 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 seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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