Context-dependent Changes in the Weighting of Environmental Cues That Initiate Breeding in a Temperate Passerine, the Corsican Blue Tit (<i>Cyanistes caeruleus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Birds use local environmental cues to fine-tune the timing of egg laying such that the nestling period normally coincides with the local peak in food availability. Ambient temperature, vegetation phenology, and insect phenology are often considered the most likely cues, but no previous studies have explicitly compared and partitioned their relative effects. We used confirmatory path analyses and a long-term study of Blue Tits (Cyanistes caeruleus) to identify and measure the relative weighting of the causal paths that link laying date to spring phenology and temperature in deciduous and evergreen oak forests on Corsica. Path analysis showed that the effects of temperature and vegetation phenology vary between forest types and season. In deciduous oak forest, where females lay eggs early in spring, phenology of vegetation or insects sets the laying date. In evergreen oak forest, where breeding occurs later in the season, females shift from a predominantly phenology-based cue system to a predominantly temperature-based cue system. This plasticity in the decision process allows birds to minimize the risk of mismatching breeding date with the optimal time window and may be critical in allowing birds to track human-induced environmental change.
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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 ».