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Enregistrement W4393165495 · doi:10.1080/00222933.2024.2322178

Mechanisms preventing animals to achieve buoyant flight

2024· article· en· W4393165495 sur OpenAlexaff
Luis F. Camacho, José E. Ávila, Camilo Flórez-V

Notice bibliographique

RevueJournal of Natural History · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Museum of Natural HistoryUniversidade de São PauloUniversidad de AntioquiaUniversidad de MedellínSmithsonian Institution
Mots-clésAeronauticsAstrobiologyBiologyZoologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 300-million-year evolutionary history of animal flight, fliers have universally evolved to exploit the physical principle of drag, whereby an animal uses wings to achieve lift.However, the treehopper Oeda -an Amazonian insect exhibiting a grotesquely large balloon-like thoraxhas been described in what may be the only account of an animal engaging in buoyant flight, whereby an animal fills body cavities with low-density air to float, akin to a hot-air balloon.We use Oeda as a study system to conduct a theoretical analysis exploring the biomechanics of buoyant flight and the mechanisms preventing its widespread occurrence in animals.We show that not even an organism with the unique and disproportionate dimensions of Oeda can buoy more than 1% of its body weight.Instead, our results suggest Oeda's bloated thorax is a hindrance for flight that has selected for larger wings to compensate for the species' disproportionate dimensions.Our analysis illustrates that animals may only achieve buoyant flight by filling cavities thousands of times larger than the body with heated low-density biogases.Still, the evolution of such traits is likely restricted by a variety of developmental and ecological factors that have prevented animals from evolving buoyant flight.Whether any animal has evolved the means to conquer buoyant flight remains to be found in nature.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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