Factors affecting breeding dispersal in the facultatively colonial lesser kestrel: individual experience vs. conspecific cues
Notice bibliographique
Résumé
Summary The role of individual experience vs. the use of conspecific cues on breeding dispersal decisions have seldom been determined in colonial birds. We studied causes of breeding dispersal in the lesser kestrel (Falco naumanni), a species that breeds in colonies of variable size as well as solitarily. During a 6‐year study in Spain, we gathered information on 486 subsequent breeding attempts and on 26 explanatory variables which evaluated individual experience, conspecific cues in terms of breeding performance and colony size, and different ecological and populational characteristics. Two decisions were separately analysed: whether or not to disperse, and how far to move. Generalized Linear Mixed Models (GLMMs) allowed us to identify the relative contribution of each explanatory variable while controlling for the non‐independence of individual dispersal decisions across years. Females seemed to disperse more often than males (34% vs. 19%), and both sexes apparently dispersed less with age. However, a GLMM showed that experience (i.e. the number of years a bird bred in a particular colony) was the only factor influencing breeding dispersal. Birds showed higher site fidelity the greater their experience in a colony, which could be related to benefits derived of increased local familiarity. A second GLMM showed that, before birds acquired experience in a particular colony, individual nest failure due to predation and proximity to other colonies increased the probability of dispersal, dispersal being also higher in colonies with poor conspecific breeding success. Furthermore, solitary nesting birds were more prone to disperse and dispersal probability decreased the larger the colony of origin, according to fitness expectations associated with colony size. A GLMM explaining dispersal distances retained two variables – birds dispersed farther the lower the breeding density in the surroundings, and the larger the distance to the nearest colony. Dispersing birds tended to settle within their previous foraging areas (median dispersal distance = 1·6 km), being constrained by the availability of nearby colonies. Lesser kestrels mainly cue on their own breeding performance and experience in a particular colony at the time of taking a dispersal decision. However, inexperienced birds also partially cue on the size and breeding success of their own colonies (but not on the size or breeding performance of other colonies), and birds moved larger distances when dispersing from areas of low populational density. These results support some degree of conspecific attraction.
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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 ».