The metabolic geography of the red squirrel «(Tamiasciurus hudsonicus)»
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie la géographie métabolique de huit populations d'écureuils roux tout au long d'un gradient latitudinal de 3000 km dans l'ouest canadien. En particulier, les variations géographiques du taux métabolique, de la taille corporelle et de la densité de population seront examinées. La masse corporelle avait tendance à augmenter tout au long du gradient, en accordance avec le principe de Bergmann. La densité de la population augmentait avec la température moyenne annuelle, et toutes choses étant égales par ailleurs, les écureuils des populations denses étaient plus gros que les écureuils des populations moins denses. Le taux métabolique au repos augmentait avec la latitude, mais il n'y avait pas de relation entre le taux métabolique maximum et la latitude. Sur l'ensemble, ces résultats suggèrent que les demandes énergétiques reliées au maintient de l'homéothermie commandent les besoins énergétiques des écureuils roux et que le taux métabolique au repos, par opposition au taux métabolique maximum, est un trait physiologique plus pertinent à l'écologie les écureuils. De plus, les écureuils des latitudes élevées vivent beaucoup plus proches de leurs limites physiologiques que les écureuils des latitudes basses.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".