Long-duration wind tunnel flights reveal exponential declines in protein catabolism over time in short- and long-distance migratory warblers
Notice bibliographique
Résumé
During migration, long-distance migratory songbirds may fly nonstop for days, whereas shorter-distance migrants complete flights of 6 to 10 h. Fat is the primary fuel source, but protein is also assumed to provide a low, consistent amount of energy for flight. However, little is known about how the use of these fuel sources differs among bird species and in response to flight duration. Current models predict that birds can fly until fat stores are exhausted, with little consideration of protein’s limits on flight range or duration. We captured two related migratory species—ultra long-distance blackpoll warblers ( Setophaga striata ) and short-distance yellow-rumped warblers ( Setophaga coronata )—during fall migration and flew them in a wind tunnel to examine differences in energy expenditure, overall fuel use, and fuel mixture. We measured fat and fat-free body mass before and after flight using quantitative magnetic resonance and calculated energy expenditure from body composition changes and doubly labeled water. Three blackpolls flew voluntarily for up to 28 h—the longest wind tunnel flight to date—and ended flights with substantial fat reserves but concave flight muscle, indicating that protein loss, rather than fat, may actually limit flight duration. Interestingly, while blackpolls had significantly lower mass-specific metabolic power in flight than that of yellow-rumped warblers and fuel use was remarkably similar in both species, with consistent fat use but exceptionally high rates of protein loss at the start of flight that declined exponentially over time. This suggests that protein may be a critical, dynamic, and often overlooked fuel for long-distance migratory birds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».