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Enregistrement W2117186463 · doi:10.1139/z06-111

Nutrient acquisition by female Harlequin Ducks prior to spring migration and reproduction: evidence for body mass optimization

2006· article· en· W2117186463 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jeanine C. Bond, Daniel Esler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBC HydroSimon Fraser UniversityUniversity of Saskatchewan
Mots-clésSpawn (biology)BiologyReproductionHerringPredationFisheryClupeaZoologyInvertebrateEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analysed variation in body mass of adult female Harlequin Ducks ( Histrionicus histrionicus (L., 1758)) on coastal wintering sites in southern British Columbia, Canada, to investigate nutrient acquisition prior to migration and reproduction. On average, female mass increased by 7% from late winter to premigration; however, the chronology of mass gain varied depending on prey type. Females feeding on superabundant roe from spawning Pacific herring ( Clupea pallasii Valenciennes, 1847) became considerably heavier than they had been before the herring spawning period (March) and appeared to be heavier than females eating marine invertebrates such as crabs, limpets, and snails during the herring spawning period. By mid-April, prior to migration, females at all sites had similar body masses, with birds at sites without spawn gaining mass and those at sites with spawn maintaining their earlier mass gain. Stable isotope analyses confirmed that birds at these different sites consumed very different diets. These results suggest that female Harlequin Ducks target an optimal premigratory body mass, regardless of whether they have access to a superabundant food source; this body mass is presumably shaped by the costs and benefits of nutrient storage for migration and reproduction.

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)0,001
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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