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Enregistrement W2082131937 · doi:10.1098/rspb.2005.3099

Brain size, innovative propensity and migratory behaviour in temperate Palaearctic birds

2005· article· en· W2082131937 sur OpenAlexafffund
Daniel Sol, Louis Lefebvre, José Domingo Rodríguez‐Teijeiro

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcologyForagingBiologyFlexibility (engineering)HabitatTemperate climateZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of migration in birds remains an outstanding, unresolved question in evolutionary ecology. A particularly intriguing question is why individuals in some species have been selected to migrate, whereas in other species they have been selected to be sedentary. In this paper, we suggest that this diverging selection might partially result from differences among species in the behavioural flexibility of their responses to seasonal changes in the environment. This hypothesis is supported in a comparative analysis of Palaearctic passerines. First, resident species tend to rely more on innovative feeding behaviours in winter, when food is harder to find, than in other seasons. Second, species with larger brains, relative to their body size, and a higher propensity for innovative behaviours tend to be resident, while less flexible species tend to be migratory. Residence also appears to be less likely in species that occur in more northerly regions, exploit temporally available food sources, inhabit non-buffered habitats and have smaller bodies. Yet, the role of behavioural flexibility as a response to seasonal environments is largely independent of these other factors. Therefore, species with greater foraging flexibility seem to be able to cope with seasonal environments better, while less flexible species are forced to become migratory.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations257
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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