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Enregistrement W3194100995 · doi:10.1111/oik.08178

Considerations of varied thermoregulatory expressions in migration theory

2021· article· en· W3194100995 sur OpenAlexaff
Jeff Clerc, Liam P. McGuire

Notice bibliographique

RevueOikos · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeothermyTorporThermoregulationEcologyForagingBiologyMetabolic rateOptimal foraging theoryPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal migration theory has been used for three decades to generate predictions of stopover behavior and understand migration ecology. Yet, to date, there have been no attempts to understand the impacts of thermoregulation on migration theory predictions of stopover behavior. Though most migrants are homeothermic, a diverse group of migrants from bats to hummingbirds and warblers make use of some degree of heterothermy. We consider how thermoregulation influences stopover fuel deposition rates, and thus alters optimal migration theory predictions of stopover behavior using a hypothetical migratory bat as a model organism. We update the analytical models of optimal migration theory by considering scenarios of fixed metabolic rate (the current assumption of optimal migration theory) and three different mass‐specific metabolic rates including homeothermy, shallow torpor heterothermy and deep torpor heterothermy. Our results predict that heterotherms will make shorter stopovers, have a decreased departure fuel load, and reduce the overall time and energy costs associated with stopovers relative to homeotherms, highlighting that thermoregulation can drastically influence stopover behavior and ultimately play a critical role in population level patterns of migration.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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