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Enregistrement W6892252796 · doi:10.5061/dryad.7wm37pw06

Birds are better at regulating heat loss through their legs than their bills: Implications for body shape evolution in response to climate

2023· dataset· en· W6892252796 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPlumageAppendageThermoregulationBeakEctothermHeat flowFeather

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endotherms use their appendages – such as legs, tails, ears and bills – for thermoregulation by controlling blood flow to near-surface blood vessels, conserving heat when it is cold, and dissipating heat in hot conditions. Larger appendages allow greater heat dissipation, and appendage sizes vary latitudinally according to Allen’s Rule. However, little is known about the relative importance of different appendages for thermoregulation. We investigate physiological control of heat loss via bird bills and legs using infra-red thermography of wild birds. Our results demonstrate that birds are less able to regulate heat loss via their bills than their legs. In cold conditions, birds lower their leg surface temperature to below that of their plumage surface, retaining heat at their core. In warm conditions, birds increase their leg surface temperature to above that of their plumage surface, expelling heat. In contrast, bill surface temperature remains ~2˚C warmer than the plumage surface, indicating consistent heat loss under almost all conditions. Poorer physiological control of heat loss via bird bills likely entails stronger selection for shorter bills in cold climates. This could explain why bird bills show stronger latitudinal size clines than bird legs, with implications for predicting shape-shifting responses to climate change.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,009

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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