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Enregistrement W3187136744 · doi:10.3389/fevo.2021.686379

Testing Predictions of Optimal Migration Theory in Migratory Bats

2021· article· en· W3187136744 sur OpenAlexfundno aff
Jeff Clerc, Elizabeth J. Rogers, Liam P. McGuire

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooAmerican Society of MammalogistsAnimal Behavior SocietyTexas Tech University
Mots-clésTorporOptimal foraging theoryForagingBiologyEcologyPopulationEvolutionary theoryZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal migration theory is a framework used to evaluate trade-offs associated with migratory strategies. Two strategies frequently considered by migration theory are time minimizing, whereby migration is completed as quickly as possible, and energy minimizing, whereby migration is completed as energetically efficiently as possible. Despite extensive literature dedicated to generating analytical predictions about these migratory strategies, identifying appropriate study systems to empirically test predictions is difficult. Theoretical predictions that compare migratory strategies are qualitative, and empirical tests require that both time-minimizers and energy-minimizers are present in the same population; spring migrating silver-haired ( Lasionycteris noctivagans ) and hoary bats ( Lasiurus cinereus ) provide such a system. As both species mate in the fall, spring-migrating males are thought to be energy-minimizers while females benefit from early arrival to summering grounds, and are thought to be time-minimizers. Thermoregulatory expression also varies between species during spring migration, as female silver-haired bats and males of both species use torpor while female hoary bats, which implant embryos earlier, are thought to avoid torpor use which would delay pregnancy. Based on optimal migration theory, we predicted that female silver-haired bats and hoary bats would have increased fuel loads relative to males and the difference between fuel loads of male and female hoary bats would be greater than the difference between male and female silver-haired bats. We also predicted that females of both species would have a greater stopover foraging proclivity and/or assimilate nutrients at a greater rate than males. We then empirically tested our predictions using quantitative magnetic resonance to measure fuel load, δ 13 C isotope breath signature analysis to assess foraging, and 13 C–labeled glycine to provide an indicator of nutrient assimilation rate. Optimal migration theory predictions of fuel load were supported, but field observations did not support the predicted refueling mechanisms, and alternatively suggested a reliance on increased fuel loads via carry-over effects. This research is the first to validate a migration theory prediction in a system of both time and energy minimizers and uses novel methodological approaches to uncover underlying mechanisms of migratory stopover use.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,568

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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