Differences in growth of Black Brant goslings between a major breeding colony and outlying breeding aggregations
Notice bibliographique
Résumé
We compared growth rates of Black Brant (Branta bernicla nigricans) goslings from two dispersed nesting aggregations to those from the large Tutakoke River Colony on the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska during summers, 1999 and 2000. Approximately 20% of the Black Brant population on the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska nests outside of the four major colonies. Dispersal to these outlying breeding locations is hypothesized as a mechanism by which individuals reduce the negative effects of density dependence associated with major colonies. Growth rates of goslings varied among brood rearing areas both associated with dispersed nesting aggregations (n = 4) and associated with the Tutakoke River Colony (n = 7). Mean mass of goslings, adjusted for age, from brood rearing areas associated with dispersed nesting aggregations ranked sixth, eighth, and ninth of nine brood rearing areas sampled in 1999, and sixth and ninth of nine brood rearing areas sampled in 2000. Mean age-adjusted mass of goslings with the largest mass were 198 and 139 g lighter, respectively, from brood rearing areas associated with a dispersed nesting aggregation than those from brood rearing areas associated with the Tutakoke River colony in 1999 and 2000. Our findings suggest that goslings from dispersed nesting aggregations we sampled are unlikely to have an advantage over goslings from a major colony with respect to survival, adult body size, and recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».