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Enregistrement W2118218701 · doi:10.1139/z11-063

Factors affecting individual variation in nest-defense intensity in colonially breeding Black-tailed Gulls (<i>Larus crassirostris</i>)

2011· article· en· W2118218701 sur OpenAlexvenueno aff
Kentaro Kazama, Yasuaki Niizuma, Kentaro Q. Sakamoto, Yutaka Watanuki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNest (protein structural motif)BiologyZoologyOffspringPredationEcologySeasonal breederAvian clutch sizeLarusReproductive successReproductionFisheryDemographyFish <Actinopterygii>PopulationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physiological state of parent birds combined with the value of their clutch may affect the intensity of their nest defense. In colonially breeding birds, nest-defense intensity may also be affected by the behavior of neighbors. We investigated individual variation in the nest-defense intensity among colonial Black-tailed Gulls ( Larus crassirostris Vieillot, 1818) over 2 years. Only 30%–40% of males attacked a decoy of an egg predator (Large-billed Crow ( Corvus macrorhynchos Wagler, 1827)), and the other males and females rarely attacked. Males attacking the decoy had higher levels of plasma testosterone than males that did not attack. Each male’s, but not female’s, nest-defense intensity was consistent throughout the incubation period and also across years. The intensity was not related to egg-laying date, clutch size, or age of offspring. The intensity was likely to be higher when individuals had one or more neighbors, representing higher nest-defense intensity in the year where gulls had larger number of adjacent neighboring nests (5.23 nests), but this trend was not observed in the year where they had smaller number of the neighboring nests (3.73 nests). Thus, in addition to testosterone levels, behavior of neighbors also influences the nest-defense intensity.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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