Turning trade‐offs: hummingbird power reserves are used to decrease turning radius or increase turning velocity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hummingbirds use their extreme maneuverability to defend territories and win competitions. In theory, a bird can tap into its muscular power reserves to perform complex maneuvers, with the size of the power reserves dictating the maximum maneuvering performance. To test the link between power reserves and maximum maneuvering performance, we used load‐lifting trials to measure the power reserves of Anna's hummingbirds ( Calypte anna ). Based on these estimates, we calculated the theoretical maximum arcing turn performance. Finally, we used thousands of arcing turns measured with an automated tracking system to evaluate whether maximum turning ability aligned with the theoretical predictions. The maximum turning performance of the hummingbirds closely matched the maximum predicted by their power reserves, even though individual performance maximums were not correlated with individual power reserves. Therefore, our evidence that power reserves underlie maximum performance is mixed: it is in the aggregated turns across all individuals that the large‐scale patterns of maximal performance begin to emerge. Because they limited turning performance, power reserves also created a trade‐off between radius and velocity. As large free‐flight datasets continue to be explored, it is likely that we will continue to find associations between burst power and maximal maneuvering performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».