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Enregistrement W2098227524 · doi:10.1139/z06-189

Between-population differences in egg composition in Blue Tits (Cyanistes caeruleus)

2007· article· en· W2098227524 sur OpenAlexafffundvenue
Patrice Bourgault, Donald W. Thomas, Jacques Blondel, Philippe Perret, Marcel M. Lambrechts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCyanistesBiologyPasserineEcologyYolkAvian clutch sizePlumageHabitatPopulationNest (protein structural motif)ParusZoologyForagingAbundance (ecology)Reproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Egg production may be influenced by environmental conditions such as local climate or food availability, which may impose physiological constraints on the acquisition and mobilization of egg constituents. We analyzed egg composition of free-ranging female Blue Tits ( Cyanistes caeruleus (L., 1758)) in both deciduous and evergreen oak habitats, which showed large differences in temperature and food availability. We found marked interhabitat differences in yolk mass, shell mass, protein content, and the abundance of linolenic (18:3) and palmitoleic (16:1) fatty acids. A weak but significant decline in total lipid content, as well as 14:0, 16:0, and 18:0 fatty acids, through the laying sequence was also detected. To our knowledge, this is the first evidence of between-population differences in nutrient allocation in eggs for a wild passerine. These differences in egg composition could be viewed as evidence of habitat-specific physiological and nutritional constraints, which in turn may contribute to the contrasting differences in timing of breeding and clutch size that we observed between both habitats. Our results point out the importance of habitat differences in our understanding of the causes and consequences of interhabitat phenotypic variation in breeding traits (timing of egg laying, clutch size) and variation in nestling traits such as growth and development.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations38
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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