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Enregistrement W2098664998 · doi:10.1139/z09-135

Cross-seasonal dynamics in body mass of male Harlequin Ducks: a strategy for meeting costs of reproduction

2010· article· en· W2098664998 sur OpenAlexafffundvenue
Daniel Esler, Jeanine C. Bond

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityBC Hydro
Mots-clésWaterfowlReproductionBiologySTREAMSSeasonal breederEcologySeasonalityNutrientAnatidaeZoologyFisheryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerations of acquisition of energy for reproduction by waterfowl have disproportionately focused on females, although males also require energy for reproduction. We quantified variation in body mass of male Harlequin Ducks ( Histrionicus histrionicus (L., 1758)) on coastal wintering areas prior to spring migration, as well as on breeding grounds, to determine when and where nutrients were acquired to meet costs of reproduction. Male mass on wintering grounds increased, on average, by 45 g (7%) in the weeks prior to migration. On breeding streams, we inferred that body mass of paired males decreased with the length of time on breeding grounds. Also, on average, male mass was considerably lower on breeding streams than when they departed coastal wintering sites. We conclude that males store nutrients on marine wintering grounds for subsequent use during the breeding season. Male Harlequin Ducks are highly vigilant while on breeding streams and the associated reduction in feeding time presumably requires energy stores. We suggest that males have evolved a strategy that is at least partially “capital” for meeting costs of reproduction, in which they acquire an optimal amount of energy reserves prior to spring migration and subsequently invest them in behaviours that can enhance reproductive success.

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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