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Enregistrement W2015301899 · doi:10.1139/z02-238

Seasonal change in egg-volume variation within a clutch in the Bull-headed Shrike, <i>Lanius bucephalus</i>

2003· article· en· W2015301899 sur OpenAlexvenueno aff
Masaoki Takagi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHatchingHatchlingShrikeAvian clutch sizeClutchAnimal scienceSeasonal breederEcologyReproductionZoologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I studied the seasonal change in egg volume in Bull-headed Shrikes, Lanius bucephalus, to explore the importance of egg-volume variation within a clutch. The mean egg volume did not change over a season; however, the coefficient of variation in egg volume in six-egg clutches significantly increased in 1994 and 1995 but did not change in 1996. Peaks in arthropod biomass occurred early in the breeding seasons in 1994 and 1995, but late in the season in 1996. Higher food availability was related to a reduction in variation in egg volume within a clutch. A significant difference in egg volume was found within six-egg clutches, and the first egg was the smallest. Nestlings that hatched from small eggs early in the hatching order suffered lower mortality rates than nestlings that hatched from large eggs laid late in the hatching order. The duration of time between settlement of a female in a male territory and clutch initiation decreased with date. Intraclutch variation in egg volume may be caused by a trade-off between the time to develop an egg and the volume of the first egg within a clutch. Because eggs that hatch first do not need to be large for the hatchling to survive, the Bull-headed Shrikes may advance the clutch-initiation date at the cost of reducing the volume of the first egg.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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