Data from:Physiological effects of increased foraging effort in a small passerine
Notice bibliographique
Résumé
Foraging to obtain food, either for self-maintenance or at presumably elevated rates to provision offspring, is thought to be an energetically demanding activity but one that is essential for fitness (higher reproductive success and survival). Nevertheless, the physiological mechanisms that allow some individuals to support higher foraging performance, and the mechanisms underlying costs of high workload, remain poorly understood. We experimentally manipulated foraging behaviour in zebra finches (Taeniopygia guttata) using the technique described by Koetsier and Verhulst (2011). Birds in the “high foraging effort” (HF) group had to obtain food either while flying/hovering or by making repeated hops or jumps from the ground up to the feeder, behaviour typical of the extremely energetically-expensive foraging mode observed in many free-living small passerines. HF birds made significantly more trips to the feeder per 10min whereas control birds spent more time (perched) at the feeder. Despite this marked change in foraging behaviour we documented few short- or long-term effects of “training” (3 days and 90 days of “training” respectively) and some of these effects were sex-specific. There were no effects of treatment on BMR, hematocrit, hemoglobin, or plasma glycerol, triglyceride, glucose levels, and masses of kidney, crop, large intestine, small intestine, gizzard and liver. HF females had higher masses of flight muscle, leg muscle, heart and lung compared to controls. In contrast, HF males had lower heart mass than controls and there were no differences for other organs. When both sexes were pooled, there were no effects of treatment on body composition. Finally, birds in the HF treatment had higher levels of reactive oxygen metabolites (dROMs) and, consequently, although treatment did not affect total antioxidant capacity (OXY), birds in the HF treatment had higher oxidative stress.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,008 |
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 ».