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Enregistrement W2080402237 · doi:10.1139/z05-058

Flock formation and the role of plumage colouration in Ardeidae

2005· article· en· W2080402237 sur OpenAlexvenueno aff
M Clay Green, Paul L. Leberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWaterbird Society
Mots-clésPlumageBiologyFlockArdeaZoologyEgretIntraspecific competitionEgrettaEcologyHeron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been hypothesized that white plumage facilitates flock formation in Ardeidae. We conducted four experiments using decoys to test factors involved in attracting wading birds to a specific pond. The first three experiments tested the effects of plumage colouration, flock size, and species-specific decoys on flock formation. The fourth experiment examined intraspecific differences in flock choice between the two colour morphs of the reddish egret, Egretta rufescens (Gmelin, 1789). Wading birds landed at flocks of decoys more often than single or no decoys (P < 0.001) but exhibited no overall attraction to white plumage (P > 0.05). White-plumaged species were attracted to white decoys (P < 0.001) and dark-plumaged species were attracted to dark decoys (P < 0.001). Snowy egrets (E. thula (Molina, 1782)), great egrets (Ardea alba L., 1758), and little blue herons (E. caerulea (L., 1758)) landed more often at ponds that contained decoys resembling conspecifics. At the intraspecific level, all observed reddish egrets selected flocks with like-plumaged decoys. Our results suggest that plumage colouration is an attractant for species with similar plumage, but white plumage is not an attractant for all wading bird species. White plumage may facilitate flock formation in certain species but does not serve as a universal attractant for wading birds of varying plumage colouration and size.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations21
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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