Phenotypic effects on survival of neonatal northern watersnakes <i>Nerodia sipedon</i>
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding the trade‐off females make between offspring size and number requires knowing how neonatal size, and traits associated with size, affect survival. We studied neonatal survival in the northern watersnake Nerodia sipedon in outdoor enclosures with artificial hibernation sites. From a total of 950 neonates from 77 litters collected over 3 years, we found a survival rate of 65% between birth and hibernation and 47% during hibernation. Estimated survival from birth to the end of hibernation was 31%, comparable with indirect estimates for free‐living watersnakes. Consistent with the ‘bigger is better’ hypothesis, larger neonates and neonates heavier relative to their body length were more likely to survive both the pre‐hibernation and hibernation periods. Survival in the pre‐hibernation period also decreased with the duration of that period and varied among years. Survival during hibernation was higher in warmer winters. Mass change prior to hibernation did not affect survival during hibernation. These results suggest that an optimal reproductive strategy should exist for female watersnakes, producing a ‘consensus’ among females on the optimal size for offspring. This expectation stands in stark contrast to the pronounced variation in offspring size observed both within and among litters.
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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 ».