Variation in nest defense in ducks: methodological and biological insights
Notice bibliographique
Résumé
Studies of avian nest defense generally explain only a small proportion of the total variation in defense behavior. We explored two potential methodological sources of variation in nest defense in three species of ducks. One common method of quantifying nest defense rests on the assumption that different components of nest defense (e.g. flushing distance, distraction displays) are highly positively correlated. Defense behaviors we observed in this study were weakly related or unrelated to each other. Thus, the assumption of strong positive covariance between components of nest defense was not supported. We also considered the effect of repeated visits to the same nests on nest defense. Females of all three species took less risk defending their nests with repeated visits, and the effect of visit number on nest defense was greater than the effect of increasing value of nests associated with advancing incubation. Ducks appear to be different from other birds in the consistency with which they alter their nest defense in response to repeated nest visits. We propose that this could be a consequence of having nest predators that return to the vicinity of a nest if they were previously unsuccessful finding the nest, thus making repeated nest visits more dangerous to the ducks. By testing this or other hypotheses it should be possible to go beyond understanding the methodological implications of the effect of repeated visits on nest defense, and use this phenomenon to gain insight into the predator‐prey interactions that underlie nest defense.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».