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Enregistrement W1964113865 · doi:10.1139/z02-091

Predation risk and nest-site selection in the Inca tern

2002· article· en· W1964113865 sur OpenAlexvenueno aff
Alberto Velando, José C Márquez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXunta de GaliciaInstitut National Du Cancer
Mots-clésPredationTernNest (protein structural motif)BiologyFlockCliffEcologyPredatorHabitatNatural selectionZoologySelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most tern species (Sternidae) are typically open-ground breeders; the Inca tern (Larosterna inca), however, breeds in crevices. This paper reports the first analysis of nest-site characteristics, predation rates, and breeding success in this species. We tested for evidence of natural selection on nest-site preferences in a colony subjected to high rates of predation by the peregrine falcon (Falco peregrinus). Characteristics of occupied sites differed from those of non-occupied sites. Terns selected sites with longer chambers, a greater number of cavities, and more overhead and lateral cover that were located close to the cliff edge. Predation was the main cause of breeding failure, and successful sites differed from unsuccessful sites, which is evidence for ongoing natural selection. Chicks at sites in larger crevices and more cavities remained at the site longer and were less likely to be depredated by peregrine falcons. Probably in response to the presence of predators, adults flew towards the colony in flocks, which "dissolved" at the cliff edge. Sites located far from the edge were more likely to be depredated and adults breeding there fed their chicks less frequently and, consequently, reared lighter chicks. The concordance between site preference and predation pressure on nest-site selection suggests that the use of non-preferred sites imposed a cost in the form of increased nest predation.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations21
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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