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Enregistrement W4403548998 · doi:10.1111/gcb.17517

Long‐ and short‐term responses to climate change in body and appendage size of diverse Australian birds

2024· article· en· W4403548998 sur OpenAlexafffund
Sara Ryding, Alexandra McQueen, Marcel Klaassen, Glenn J. Tattersall, Matthew R. E. Symonds

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeakin University
Mots-clésAppendageClimate changeWingAdaptation (eye)EcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes to body size and shape have been identified as potential adaptive responses to climate change, but the pervasiveness of these responses has been questioned. To address this, we measured body and appendage size from 5013 museum bird skins of 78 ecologically and evolutionary diverse Australian species. We found that morphological change is a shared response to climate change across birds. Birds increased relative bill surface area, tarsus length, and relative wing length through time, consistent with expectations of increasing appendage size as climates warm. Furthermore, birds decreased in absolute wing length, consistent with the expectation of decreasing body size in warmer climates. Interestingly, these trends were generally consistent across different diets and migratory and thermoregulatory behaviors. Shorter term responses to higher temperatures were contrary to long-term effects for appendages, wherein relative appendage size decreased after hotter years, indicating the complex selective pressures acting on birds as temperatures rise with climate change. Overall, our findings support the notion that morphological adaptation is a widespread response to climate change in birds that is independent of other ecological traits.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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