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Enregistrement W2010134135 · doi:10.1139/z04-175

Territory size and overlap in male Ovenbirds: contrasting a fragmented and contiguous boreal forest

2004· article· en· W2010134135 sur OpenAlexfundvenueno aff
Daniel F. Mazerolle, Keith A. Hobson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésDominance (genetics)TerritorialityHabitatEcologyBorealTaigaHome rangeBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated if male age and body size, density of conspecifics, and arthropod biomass contributed to variation in territory size and overlap of Ovenbirds, Seiurus aurocapillus (L., 1766), in a fragmented and contiguous boreal forest. Territory size and overlap were determined by radio-tracking territorial male Ovenbirds in fragmented (n = 22) and contiguous forest (n = 13) from late May to the end of June 1999 and 2000. Variation in male territory size was most strongly associated with individual characteristics, specifically body size and age. Furthermore, we found strong support for an effect of density of conspecifics on territory overlap, suggesting that the exclusivity of territories and perhaps levels of territoriality were greater for males in contiguous forest than for those in fragments. Our findings (i.e., mean territory size was similar between landscapes and territory overlap was greater in fragments than in contiguous forest) suggest that fragments either have larger areas of unsuitable habitat or are less saturated with Ovenbirds. Furthermore, because resources were not distributed equally among individuals, our results were consistent with the ideal dominance model of habitat selection. Finally, previous studies based on acoustical surveys have likely underestimated space-use requirements in forest passerines.

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 enseignants0,994
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations40
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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