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Enregistrement W3193539065 · doi:10.1139/cjz-2021-0035

Sexual dimorphism in bat wing morphology — variation among foraging styles

2021· article· en· W3193539065 sur OpenAlexaffvenueabout
Dominique G. Maucieri, Austin J. Ashbaugh, Jessica M. Theodor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual dimorphismWingForagingBiologyMorphometricsForageZoologyFrugivoreWing loadingEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual dimorphism can lead to differences in foraging style among conspecifics due to morphological differences. Within bats, maneuverability and speed of flight are influenced by wing shape and size, which may differ between sexes. Female bats gain about 30% of their body mass during pregnancy, affecting their agility and flight efficiency. To fill the same foraging niche as males, pregnant female bats would require wing size and (or) shape modifications to maintain maneuverability. We investigated sexual dimorphism in bat wing morphology and how it varies among foraging guilds. Wing photos of male and female adult bats (19 species) in Canada, Belize, and Dominica were analyzed using two-dimensional geometric morphometrics, wing loading, and aspect ratios. Nonpregnant female bats had higher wing loading than males, suggesting that they are less maneuverable than males. Additionally, mass increases during pregnancy may not permit female bats to forage as male conspecifics do. Wing shape differed minimally among foraging guilds with only frugivores differing significantly from all other guilds. Further studies should investigate how female bats forage during their reproductive cycle and determine how frugivore wings differ and whether there are individual differences in wing shape that are not consistent among bat 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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