Differentiation of subspecies and sexes of Beringian Dunlins using morphometric measures
Notice bibliographique
Résumé
Five subspecies of Dunlins (Calidris alpina) that breed in Beringia are potentially sympatric during the non-breeding season. Studying their ecology during this period requires techniques to distinguish individuals by subspecies. Our objectives were to determine (1) if five morphometric measures (body mass, culmen, head, tarsus, and wing chord) differed between sexes and among subspecies (C. a. actites, arcticola, kistchinski, pacifica, and sakhalina), and (2) if these differences were sufficient to allow for correct classification of individuals using equations derived from discriminant function analyses. We conducted analyses using morphometric data from 10 Dunlin populations breeding in northern Russia and Alaska, USA. Univariate tests revealed significant differences between sexes in most morphometric traits of all subspecies, and discriminant function equations predicted the sex of individuals with an accuracy of 83–100% for each subspecies. We provide equations to determine sex and subspecies of individuals in mixed subspecies groups, including the (1) Western Alaska group of arcticola and pacifica (known to stage together in western Alaska) and (2) East Asia group of arcticola, actites, kistchinski, and sakhalina (known to winter together in East Asia). Equations that predict the sex of individuals in mixed groups had classification accuracies between 75% and 87%, yielding reliable classification equations. We also provide equations that predict the subspecies of individuals with an accuracy of 22–96% for different mixed subspecies groups. When the sex of individuals can be predetermined, the accuracy of these equations is increased substantially. Investigators are cautioned to consider limitations due to age and feather wear when using these equations during the non-breeding season. These equations will allow determination of sexual and subspecies segregation in non-breeding areas, allowing implementation of taxonomic-specific conservation actions. Diferenciación entre subespecies y sexos de Calidris alpina usando medidas morfométricas Cinco subespecies de Calidris alpina que se reproducen en Beringia son potencialmente simpátricas durante la temporada no reproductiva. El estudio de la ecología durante este periodo requiere la clasificación de los individuos por subespecies. Nuestros objetivos en este estudio son determinar (1) si cinco medidas morfométricas (masa corporal, culmen, cabeza, tarso y cuerda alar) son diferentes entre los sexos y las subespecies (C. a. actites, arcticola, kistchinski, pacifica, y sakhalina) y (2) si estas diferencias son suficientes para permitir la correcta clasificación de los individuos usando ecuaciones derivadas de un análisis de función discriminante. Realizamos los análisis usando datos de morfología provenientes de 10 poblaciones de Calidris alpina que se reproducen en el norte de Rusia y en Alaska. Pruebas univariadas revelaron diferencias significativas entre los sexos en casi todos los caracteres morfométricos y todas las subespecies. Además, las ecuaciones de las funciones discriminantes predijeron el sexo de los individuos con una precisión del 83–100% para cada subespecie. Proveemos las ecuaciones para determinar el sexo y las subespecies de individuos que conforman grupos mixtos de subespecies, incluyendo los grupos de (1) Alaska Occidental compuesto por arcticola y pacifica (conocidos por agruparse en el oeste de Alaska) y (2) Asia Oriental compuesto por arcticola, actites, kistchinski y sakhalina (conocidos por pasar el invierno juntos en el este de Asia). Las ecuaciones que predicen el sexo de los individuos en grupos mixtos tuvieron una precisión en la clasificación de 75–87% resultando en ecuaciones de clasificación confiables. También proveemos ecuaciones que predicen la subespecie de los individuos con una precisión de 22–96% para diferentes grupos mixtos de subespecies. Cuando el sexo de los individuos puede ser previamente determinado, la precisión de estas ecuaciones incrementa sustancialmente. Sugerimos que los investigadores tomen las precauciones necesarias considerando las limitaciones de las ecuaciones debido a la edad y el desgaste del plumaje cuando se usen en individuos durante la temporada no reproductiva. Estas ecuaciones permitirán la determinación sexual y la segregación de las subespecies en áreas no reproductivas permitiendo la implementación de acciones de conservación que sean especificas para cada taxón.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».