Aeroscapes and the Sensory Ecology of Olfaction in a Tropical Dry Forest
Notice bibliographique
Résumé
Aeroscapes—dynamic patterns of air speed and direction—form a critical component of landscape ecology by shaping numerous animal behaviors, including movement, foraging, and social and/or reproductive interactions. Aeroecology is particularly critical for sensory ecology: air is the medium through which many sensory signals and cues propagate, inherently linking sensory perception to variables such as air speed and turbulence. Yet, aeroscapes are seldom explicitly considered in studies of sensory ecology and evolution. A key first step towards this goal is to describe the aeroscapes of habitats. Here, we quantify the variation in air movement in two successional stages (early and late) of a tropical dry forest in Costa Rica. We recorded air speeds every 10 seconds at five different heights simultaneously. Average air speeds and turbulence increased with height above the ground, generally peaked midday, and were higher overall at the early successional forest site. These patterns of lower air speed and turbulence at ground level and overnight have important implications for olfactory foraging niches, as chemotaxis is most reliable when air movement is low and steady. We discuss our results in the context of possible selective pressures and observed variation in the foraging ecology, behaviors, and associated morphologies of resident vertebrates, with a focus on mammals. However, these data also have relevance to researchers studying socioecology, invertebrate biology, plant evolution, community ecology and more. Further investigation into how animals use different forest types, canopy heights and partition activities across different times of day will further inform our understanding of how landscape and sensory ecology are interrelated. Finally, we emphasize the timeliness of monitoring aeroecology as global wind patterns shift with climate change and human disturbance alters forest structure, which may have important downstream consequences for biological conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».