Sweat the small stuff: A review of the use of accelerometers to estimate energy expenditure in wild animals
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».