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Enregistrement W4307639703 · doi:10.1139/cjz-2022-0100

Five months under ice: biologging reveals behaviour patterns of overwintering freshwater turtles

2022· article· en· W4307639703 sur OpenAlexaffvenue
Jessica A. Robichaud, Grégory Bulté, Heath A. MacMillan, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverwinteringJuvenileBiologyTemperate climateEcologyHabitatTurtle (robot)Ice formationFisheryAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter in temperate regions is characteristically the coldest period of the year. Species in these regions adapt to freezing temperatures with physiological or behavioural mechanisms to mitigate the threats of cold exposure. For aquatic species, taking refuge under the ice minimizes the risk of experiencing freeze injury. The northern map turtle ( Graptemys geographica (LeSueur, 1817)) is one species that overwinters under the ice of lakes and rivers. Here, we observed the behaviour of free-ranging map turtles at a known overwintering site throughout an entire winter using biologgers equipped with tri-axial acceleration, temperature, and depth sensors. We observed that map turtles maintain localized locomotor activity at the overwintering site continuously during the winter. The extent and patterns of locomotor activity and habitat use varied between adult females, adult males, and juvenile females. Adult females were observed at the shallowest depths, coldest temperatures and moved the least, whereas juvenile females were observed at the deepest depths, warmest temperatures and moved the most. All groups remained at temperatures near freezing (0.98–1.39 °C) and at average depths ranging from 1.34 to 1.7 m. These behavioural patterns are consistent with a strategy to survive the winter while remaining aerobic and likely reflect differences in physiological demands.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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