The Behavioral Ecology of Intermittent Locomotion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most physiological and ecological approaches to animal locomotion are based on steady state assumptions, yet movements of many animals are interspersed with pauses lasting from milliseconds to minutes. Thus, pauses, along with changes in the duration and speed of moves, form part of a dynamic system of intermittent locomotion by which animals adjust their locomotor behavior to changing circumstances. Intermittent locomotion occurs in a wide array of organisms from protozoans to mammals. It is found in aerial, aquatic and terrestrial locomotion and in many behavioral contexts including search and pursuit of prey, mate search, escape from predators, habitat assessment and general travel. In our survey, animals exhibiting intermittent locomotion paused on average nearly 50% of their locomotion time (range 6–94%). Although intermittent locomotion is usually expected to increase energetic costs as a result of additional expenditure for acceleration and deceleration, a variety of energetic benefits can arise when forward movement continues during pauses. Endurance also can be improved by partial recovery from fatigue during pauses. Perceptual benefits can arise because pauses increase the capacity of the sensory systems to detect relevant stimuli. Several processes, including velocity blur, relative motion detection, foveation, attention and interference between sensory systems are probably involved. In animals that do not pause, alternative mechanisms for stabilizing the perceptual field are often present. Because movement is an important cue for stimulus detection, pauses can also reduce unwanted detection by an organism's predators or prey. Several models have attempted to integrate energetic and perceptual processes, but many challenges remain. Future advances will require improved quantification of the effects of speed on perception.
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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 | 0,005 |
| 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 découle