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Enregistrement W1987152154 · doi:10.1139/z02-033

The relationship between song performance and male quality in snow buntings (<i>Plectrophenax nivalis</i>)

2002· article· en· W1987152154 sur OpenAlexvenueno aff
E Hofstad, Yngve Espmark, Arne Moksnes, Tommy Haugan, Morten Ingebrigtsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådDet Kongelige Norske Videnskabers Selskab
Mots-clésBiologyBuntingMatingSnowEcologyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attracting females is considered to be one of the main functions of bird song. Both the rate and complexity of male song are assumed to be reliable, quality-related cues that may be used by the female when choosing a mate. In this study of the snow bunting (Plectrophenax nivalis) on Svalbard, both these song parameters were considered as possible quality indicators for the female. Owing to the challenging environmental conditions in the High Arctic, a high degree of male effort is probably necessary to successfully raise the clutch. Male song rate and song complexity were therefore predicted to be correlated with early mating, male feeding rate during the female's incubation, male feeding rate during the nestling stage, and the number of fledglings produced. Although song length tended to be positively associated with the number of fledged young, the different song complexity parameters did not show any clear association with the onset of breeding, the male's food provisioning rate, and the number of fledglings. However, the song rate was significantly correlated with early mating, and there was a positive, although not significant, correlation between song rate and the rate at which older chicks were fed by the male. These results are consistent with the hypothesis that females might use male song rate to assess male quality and ability to participate in raising chicks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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