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Enregistrement W1622979187 · doi:10.1139/cjz-2015-0036

Does feeding zone influence egg size in slow-breeding seabirds?

2015· article· en· W1622979187 sur OpenAlexvenueno aff
F. Stephen Dobson, Pierre Jouventin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésBiologyForagingPelagic zoneIncubationEcologyForageNest (protein structural motif)ZoologyOffspringPaternal carePredationSeasonal breederTrade-off

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In several bird species, mothers that endow their eggs with additional resources benefit from more rapid development and more robust offspring. We examined egg size and associated life-history traits in 44 species of the slow-breeding procellariiform seabirds (albatrosses and petrels). The far distant foraging of some of the species should subject them to difficult ecological conditions and perhaps delays in return to the nest. Such delays might lead to poorer egg care by the remaining parent. To compensate, we predicted a positive association of egg size with foraging zone (offshore, near pelagic, far pelagic), and both with the length of incubation shifts. We tested this hypothesis and also examined egg size and fitness-related reproductive traits. Egg size scaled significantly and tightly with female body mass (β = 0.72, R2 = 0.98). After influences of both size and phylogeny were removed, however, egg size was positively and significantly associated with both mean length of incubation shift and feeding zone (r = 0.45 and 0.46, respectively), perhaps indicating a life-history syndrome of egg size, incubation, and distance that species go to forage during the breeding season, and supporting the compensation hypothesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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