Song repertoire size, not territory location, predicts reproductive success and territory tenure in a migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
In territorial animals occupying environments that vary in quality over the landscape, high-quality individuals are predicted to monopolize high-quality territories. Thus, in many cases it may be difficult to disentangle the relative effects of individual quality from those of territory quality on long-term fitness. We used a 9-year field data set from a migratory population of Eastern Song Sparrows (Melospiza melodia melodia (A. Wilson, 1810)) to evaluate the relative contributions of male song quality (as measured by song repertoire size) and territory location to fitness components including annual reproductive success, overwinter return rates, and between-year territory tenure. Song repertoire size did not predict territory location, allowing us to evaluate territory location and song quality separately. Song repertoire size, but not territory location, predicted annual reproductive success. Moreover, males with larger repertoires moved smaller distances between subsequent breeding seasons, suggesting more successful territory tenure. There was no effect of either repertoire size or territory location on overwinter return. We conclude that intrinsic male phenotype, indicated by song repertoire size, is an important predictor of male fitness, independent of breeding-territory location in this migratory population, and that the value of specific territories may depend largely on previous experience.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».