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Enregistrement W2071561993 · doi:10.1034/j.1600-048x.2002.330111.x

Male‐biased sex ratios in broods of the cooperatively breeding bell miner <i>Manorina melanophrys</i>

2002· article· en· W2071561993 sur OpenAlexafffund
Michael F. Clarke, D. A. Jones, John G. Ewen, Raleigh J. Robertson, Richard Griffiths, Jodie N. Painter, Peter T. Boag, Ross H. Crozier

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLa Trobe University
Mots-clésBiologySex ratioNest (protein structural motif)DemographyZoologyEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the sex ratios of adults and nestlings in the cooperatively breeding bell miner Manorina melanophrys . Males were over‐represented among helpers (mean of 6.8 male helpers per nest compared to 0.3 female helpers). 58% of nestlings sampled were identified as male using a molecular genetic marker. This was a significant departure from parity, yet the magnitude of the bias varied between years. The beneficial and male‐biased nature of helping behaviour in this species and the similar size of male and female nestlings suggest the net cost of raising males is lower than the cost of raising females. Consequently, the male‐biased sex ratio of nestlings we observed is consistent with the predictions of the repayment hypothesis that females may bias the production of their young towards the more helpful sex. Difficulties of generating quantitative predictions from repayment models that can be tested in the field are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations44
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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