Probing parentage in parasitic birds: an evaluation of methods to detect conspecific brood parasitism using goldeneyes <i>Bucephala islandica</i> and <i>Bl. clangula</i> as a test case
Notice bibliographique
Résumé
Conspecific brood parasitism (CBP) occurs in over 200 species of birds. Efforts to detect CBP have relied on either observational criteria, or more recently, on molecular methods. While molecular approaches are powerful, they are expensive, time consuming and may prove prohibitive for studies requiring estimates of CBP over large spatial and temporal scales involving hundreds of nests. We evaluated a series of observational methods that have been applied in previous studies to detect CBP, using two species of cavity‐nesting ducks, the Barrow's goldeneye Bucephala islandica and common goldeneye B. clangula , as test species. We first describe a method based on differences in egg morphology and find it to be a reliable method to detect CBP in both species in British Columbia, Canada. The application of recursive partitioning analysis was especially effective in classifying parasitized and non‐parasitized nests using differences in egg morphology. We then evaluated five additional observational criteria that have been used previously in several studies to detect CBP in birds. We show that considerable redundancy exists among all criteria, as expected, but no single method is effective at detecting all suspected cases of CBP. Subsets of criteria (2 or more eggs/d, eggs laid 2 or more days after incubation, and clutch sizes exceeding 12 eggs) were successful, in combination, in detecting 75% of parasitized nests for goldeneyes. Finally, we suggest that ecological and evolutionary analyses of the dynamics of CBP will require estimates of the frequency of the parasitic tactic in the population (rather than just the proportion of parasitized nests) and we provide a simple method to obtain such an estimate. Although our data are specific to goldeneyes, the techniques we used should have broad application to other studies of CBP.
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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 | 0,000 |
| 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 ».