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Enregistrement W2106562261 · doi:10.2980/20-2-3584

Choice of foraging habitat by northern flickers reflects changes in availability of their ant prey linked to ambient temperature

2013· article· en· W2106562261 sur OpenAlexafffundvenue
Karen L. Wiebe, Elizabeth A. Gow

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesKenneth M. Molson FoundationSociety of Canadian Ornithologists
Mots-clésForagingHabitatPredationEcologyGrasslandAbundance (ecology)WoodpeckerBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foraging theory suggests animals should prefer habitats with a greater density of prey, but few have investigated whether birds change foraging habitats according to short-term changes in prey abundance caused by weather. We studied a woodpecker, the northern flicker (Colaptes auratus), in which the diet is composed mainly of ants collected on the ground surface. We measured the surface density of the ant prey in 1-m2 quadrats placed in 2 habitat types that had different thermal properties: open grassland and forest. The density of ants varied according to year of the study, habitat type, date during the summer, and time of day and was strongly associated with ambient temperature. In the shaded forest habitat, ant density increased linearly with air temperatures between 6 and 28 °C In contrast, the surface activity of ants in the open habitat exposed to sun began to decline once ground surface temperatures reached 26 °C Ant densities were higher in the open habitat than in the shade in relatively cold conditions but were higher in the shaded forest habitat when it was hot. Using radio telemetry, we recorded the habitat use of foraging flickers and found they shifted from foraging in the open when it was cold to foraging in shaded habitats when it was hot. Flickers tracked the density of their main prey on fine spatial and short temporal scales consistent with foraging theory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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