Foraging Trade‐offs between Prey Size, Delivery Rate and Prey Type: How Does Niche Breadth and Early Learning of the Foraging Niche Affect Food Delivery?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optimal foraging theory suggests that avian parents should prefer the most energetically efficient (largest) prey items when delivering food to offspring at a central place. However, during periods of high demand, selectivity of prey may decline, leading to the delivery of smaller and/or less nutritious items. We compared foraging trade‐offs between great tits (Parus major) which had a wider feeding niche than blue tits (Cyanistes caeruleus). We also compared the foraging efficiency of cross‐fostered young, which had learned the spatial foraging niche and prey size of the foreign species, to that of control conspecifics. Mean delivery rates did not differ between control and cross‐fostered parents of either species but as delivery rates increased, prey size declined for both species and both treatment groups. However, across the range of increasing delivery rates, parents were able to increase the total biomass of prey delivered. Cross‐fostering did not alter the proportion of different prey taxa in the diet, but cross‐fostered birds shifted the size of the prey taken to that of their foster species. Consistent with their broader feeding niche, great tits, but not blue tits, incorporated more unpalatable items (flies) as delivery rates increased. Although great tits foraged less efficiently in the blue tit niche, paradoxically, blue tits seem to deliver more prey biomass when foraging in the great tit niche.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».