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Enregistrement W2072476340 · doi:10.1139/z05-154

The effects of nesting success and mate fidelity on breeding dispersal in burrowing owls

2005· article· en· W2072476340 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel H. Catlin, Daniel K. Rosenberg, Katherin L. Haley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementUniversity of OregonU.S. Geological SurveyOregon State UniversityUtah State University
Mots-clésBiological dispersalBiologyEcologyNest (protein structural motif)PopulationNesting (process)PhilopatryReproductive successZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding and describing the factors that affect avian breeding dispersal are critical for modeling population dynamics and designing conservation strategies. We investigated the hypothesis that dispersal probability and dispersal distance are affected by nesting success and mate fidelity with band–resight data (1998–2003) from burrowing owls (Athene cunicularia (Molina, 1782)) nesting in southern California. Most owls (167 of 253, 66%) remained near their initial nest (<100 m), and those that moved >100 m dispersed 472 ± 65 m (mean ± 1 SE; n = 86). Both female and male owls whose nests failed were more likely to disperse and dispersed longer distances than owls with successful nests. Failed nesting attempts were also associated with an increased probability of divorce, and divorce was related to increased dispersal probabilities and distances. Moreover, female and male owls tended to be more likely to disperse and to disperse greater distances following the death of a mate than those that remained paired. Although dispersal was related to mate fidelity, nesting success remained an important factor affecting dispersal even after controlling for the effects of mate loss. Our results suggest that nesting failure was the primary factor associated with dispersal probability and dispersal distance in burrowing owls in our population.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,861

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations57
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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