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Enregistrement W2121671734 · doi:10.1139/z01-221

Does food availability affect energy expenditure rates of nesting seabirds? A supplemental-feeding experiment with Black-legged Kittiwakes (<i>Rissa tridactyla</i>)

2002· article· en· W2121671734 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick G. R. Jodice, Daniel D. Roby, Scott A. Hatch, Verena A. Gill, Richard B. Lanctot, G. Henk Visser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesExxon Valdez Oil Spill Trustee CouncilUniversity of OregonFederal Aviation AdministrationOregon State University
Mots-clésForagingBiologySeabirdNest (protein structural motif)CharadriiformesReproductive successEnergy expenditureEcologyAnimal scienceZoologyEndocrinologyDemographyPredationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a supplemental-feeding experiment, the doubly labeled water technique, and a model-selection approach based upon the Akaike Information Criterion to examine effects of food availability on energy expenditure rates of Black-legged Kittiwakes (Rissa tridactyla) raising young. Energy expenditure rates of supplementally fed females (n = 14) and males (n = 16) were 34 and 20% lower than those of control females (n = 14) and males (n = 18), respectively. Energy expenditure rates of females were more responsive to fluctuations in food availability than those of males. Fed males likely expended more energy while off the nest than fed females, possibly because of nest defense. Energy expenditure rates of fed kittiwakes were similar to values reported for kittiwakes that were either not raising young or not foraging. Parent kittiwakes, therefore, adjusted parental effort in response to variation in breeding conditions due to changes in food availability. Adjustments in reproductive effort in response to variable foraging conditions may have significant effects on the survival and productivity of individuals, and thus provide substantial fitness benefits for long-lived seabirds such as Black-legged Kittiwakes.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations42
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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