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Enregistrement W4393441774 · doi:10.1002/ece3.11183

Bedrock morphology influences rock barrens turtle nesting habitat energy dynamics

2024· article· en· W4393441774 sur OpenAlexafffundabout
Brandon Van Huizen, Chantel E. Markle, Paul Moore, J. M. Waddington

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNest (protein structural motif)BedrockTurtle (robot)MicroclimateEnvironmental scienceAbiotic componentEcologyHabitatPainted turtleHydrology (agriculture)GeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Energy absorption and flow through a nest is an important aspect of embryonic development in many reptile species including turtles. To date, few studies have explicitly attempted to quantify the energy flow through turtle nests, opting instead for the simplified approach offered by temperature index models. However, the quantification of the energy can provide an explicit abiotic link that can link biological models to biometeorological and ecohydrological processes and models. We investigated the energy flow through turtle nests occupying different bedrock morphologies within a Canadian Shield Rock Barren landscape, in Ontario, Canada. The taxons studied were Spotted Turtle ( Clemmys guttata ), Midland Painted Turtle ( Chrysemys picta marginata ), and Blanding's Turtle ( Emydoidea blandingii ). Nest temperature and soil moisture were measured in 2018 and 2019 using sensors placed in the soil adjacent to 12 turtle nest cavities. Three main rock morphologies were identified for each nest location, Crevice , Ledge , and Flat types, that are in order of decreasing bedrock percentage contact with the nest site. Ground heat flux and change in heat storage were determined using the calorimetric method for each nest, while the direction of energy flux between the atmosphere and the underlying rock was also determined. The Crevice nest morphology experienced the lowest ground heat flux on average (1.56 × 10 −1 W m −2 ) and lowest cumulative heat storage (230 MJ) compared to the Flat (440 MJ) and Ledge (331 MJ) nests. However, over the diurnal cycle, large heat gains by Flat nests were mostly balanced out by nighttime heat losses. While Crevice nests saw the lowest daily heat storage gains, they experienced much lower heat losses over the evening period compared to the other nest types. Furthermore, we found that 59% of the energy is directed from the underlying bedrock into the Crevice nest, highlighting the importance of the bedrock in controlling thermal dynamics in the turtle nesting habitat. The lower variability in energy parameters for Crevice nest types can be attributed to higher amounts of nest‐to‐bedrock contact, compared to the flat nest types. Our results indicate that Crevice morphology may be ideal for turtles nesting at their northern limits because minimal heat loss during the evening can result in a more stable thermal incubation environment. Future conservation and habitat restoration efforts should consider the importance of bedrock morphology and prioritize the protection of Crevice nest sites. Furthermore, this work highlights important opportunities for potential interdisciplinary work between ecologists, climatologists, biologists, and hydrologists, specifically the integration of ecohydrological and biological models. This work also underscores the potential uncertainty of climate change impacts on turtle egg hatching success and nest sex ratios.

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 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,372

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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