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Enregistrement W4416026313 · doi:10.1111/1365-2656.70162

Sweat the small stuff: A review of the use of accelerometers to estimate energy expenditure in wild animals

2025· review· en· W4416026313 sur OpenAlexaff
Kyle H. Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy expenditureAccelerometerDoubly labeled waterEnergeticsWork (physics)Metric (unit)SeabirdMeasure (data warehouse)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic body acceleration (DBA), a measure of work based on Newtonian biomechanics, is a metric often used to estimate daily energy expenditure (DEE) with accelerometers, but studies validating DBA in wild animals have shown mixed results. I review all studies using accelerometry to measure energy expenditure in free-living (wild or farmed) animals, focussing on those that calibrate DBA against doubly labelled water or heart rate as the 'gold standard' for DEE. Most (~90%) energetics studies using DBA focus on endotherms, even though DBA may work better for ectotherms. In nearly all studies of endotherms, average DBA increased linearly with DEE, but the intercept of the DBA-DEE relationship was not constant across contexts-even within the same species. DBA-DEE relationships were stronger with mass-specific DEE and slightly stronger with vectorial DBA than overall DBA. In a case study of six seabird species with similar activity modes and physiologies, DBA-DEE slopes varied with activity, but were consistent across species for flight, implying that activity-specific slopes might be applied across species in some cases where sufficient sampling occurs within similar taxa. I offer recommendations for the use of DBA to estimate DEE. I explore the potential for a general physiological model across species, without species-specific calibrations, and note where the DBA-DEE relationship breaks down and where we need more data. DBA, used under appropriate conditions, is an index of energy use in many endotherms, and I encourage its use with more ecological questions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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