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Enregistrement W4382516334 · doi:10.1139/cjz-2023-0059

Differences between thermal preference and thermal performance in a wintry spider <i>Mecicobothrium thorelli</i>: are the spiders under evolutionary pressures on their seasonal activity?

2023· article· en· W4382516334 sur OpenAlexvenueno aff
Justina Panchuk, Leonela Schwerdt‍, Nelson Ferretti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEctothermSpiderBiologyRange (aeronautics)EcologyThermalAnimal scienceZoologyAtmospheric sciencesMaterials sciencePhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal preference and thermal performance are used to describe the thermal biology of an ectothermic organism through parameters, i.e., estimating locomotor performance by maximum running speed. In this study, we assessed the thermal preference and locomotor performance of the spider Mecicobothrium thorelli Holmberg, 1882, a wintry mygalomorph spider endemic to the native mountainous grasslands of central Argentina and Uruguay. The preferred temperatures of the 72.4% of the individuals were in the range of 10–20 °C. The highest frequencies of preferred temperatures were 10–15 °C in males and 15–20 °C in females. The sprint speed showed significant differences between all the temperatures evaluated and showed the highest speeds at 25 °C and the lowest at 3 °C. The optimal temperature was 26.09 °C, which was significantly higher than the preferred temperature in both males and females. We concluded that M. thorelli selects a wide range of temperatures and prefers to stay in medium and low temperatures, which are correlated with winter activity in the wild. However, the species showed maximum speed at higher temperatures, which implies that spiders would perform even better in nature and maximize their locomotion by being active during a warmer period.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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