Breeding experience and population density affect the ability of a songbird to respond to future climate variation
Notice bibliographique
Résumé
Predicting how populations respond to climate change requires an understanding of whether individuals or cohorts within populations vary in their response to climate variation. We used mixed-effects models on a song sparrow (Melospiza melodia) population in British Columbia, Canada, to examine differences among females and cohorts in their average breeding date and breeding date plasticity in response to the El Niño Southern Oscillation. Climatic variables, age and population density were strong predictors of timing of breeding, but we also found considerable variation among individual females and cohorts. Within cohorts, females differed markedly in their breeding date and cohorts also differed in their average breeding date and breeding date plasticity. The plasticity of a cohort appeared to be due primarily to an interaction between the environmental conditions (climate and density) experienced at different ages rather than innate inter-cohort differences. Cohorts that expressed higher plasticity in breeding date experienced warmer El Niño springs in their second or third breeding season, suggesting that prior experience affects how well individuals responded to abnormal climatic conditions. Cohorts born into lower density populations also expressed higher plasticity in breeding date. Interactions between age, experience and environmental conditions have been reported previously for long-lived taxa. Our current results indicate that similar effects operate in a short-lived, temperate songbird.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».