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Enregistrement W4205635685 · doi:10.1139/cjz-2021-0193

Behavioural microclimate selection and physiological responses to environmental conditions in a hibernating bat

2022· article· en· W4205635685 sur OpenAlexaffvenue
Justin G. Boyles, Emily Johnson, Nathan W. Fuller, Kirk A. Silas, Lily Hou, Winifred F. Frick, Liam P. McGuire

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Fish and Wildlife FoundationU.S. Fish and Wildlife ServiceTexas Tech UniversityBat Conservation International
Mots-clésTorporHibernation (computing)BiologyMicroclimateEcologyEnergy expenditureStarvationEnergy metabolismMetabolic rateAcclimatizationTurnoverZoologyThermoregulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hibernators adjust the expression of torpor behaviourally and physiologically to balance the benefits of energy conservation in hibernation against the physiological and ecological costs. Small fat-storing species, like many cave-hibernating bats, have long been thought to be highly constrained in their expression of hibernation because they must survive winter relying only on endogenous energy stores. We evaluated behavioural microclimate selection in tri-colored bats (Perimyotis subflavus (F. Cuvier, 1832)) across a 3-month hibernation experiment under laboratory conditions. We also opportunistically tested for evidence of acclimatization in torpid metabolic rate (TMR). When given access to gradients in microclimate, bats tended to choose the warmest temperature available (11 °C) while almost completely avoiding the driest condition available (85% relative humidity at 8 °C). Furthermore, bats held at different temperatures over the course of the hibernation showed no differences in TMR when measured under common conditions at the end of hibernation. Taken together, our results suggest that selective pressures to conserve energy during hibernation are not overwhelmingly strong and further support the proposition that optimal expression of hibernation is something less than the maximal expression of hibernation unless the animal is nearing starvation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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