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Enregistrement W2108640783 · doi:10.1525/auk.2010.09207

Conspecific Brood Parasitism in Common Eiders (<i>Somateria mollissima</i>): Do Brood Parasites Target Safe Nest Sites?

2010· article· en· W2108640783 sur OpenAlexaffabout
Alain P. Lusignan, Katherine R. Mehl, Ian L. Jones, Mark L. Gloutney

Notice bibliographique

RevueThe Auk · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCégep de Baie-ComeauDucks Unlimited CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNest (protein structural motif)Brood parasitePredationEcologyBiologyHabitatEmberizidaeBroodEiderPopulationVegetation (pathology)Avian clutch sizeAnatidaeParasitismZoologyReproductionHost (biology)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several hypotheses have been proposed to explain the evolution of conspecific brood parasitism (CBP), and recent studies suggest that nest predation may be an important factor in shaping this behavior. We assessed whether individuals that engage in parasitic laying preferentially deposit their eggs in safe nest sites (i.e., risk assessment hypothesis). We tested the predictions of this hypothesis using a population of Common Eiders (Somateria mollissima dresseri) nesting at Table Bay, Labrador, Canada, in 2007. Common Eiders at this location nest in three habitats (dense woody vegetation, open grassy vegetation, and nest shelters) that vary in their exposure to avian predators. We used isoelectric focusing electrophoresis of egg albumen to quantify the frequency and distribution of CBP among habitats. Nest-site safety did not explain patterns of CBP among habitats, given that nests in dense woody vegetation had the highest probability of survival (0.70; 95% confidence interval [CI]: 0.50–0.89) yet had the lowest frequency of CBP(33%). There was also no indication that parasitized and nonparasitized nests differed in their probability of nest survival (0.65 [95% CI: 0.41–0.83] vs. 0.58 [95% CI: 0.33–0.80]). We propose explanations for why our data did not support the risk assessment hypothesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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