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Enregistrement W2131339459 · doi:10.1676/08-058.1

Habitat Fragmentation and Paternity in Least Flycatchers

2009· article· en· W2131339459 sur OpenAlexafffund
Michael M. Kasumovic, Laurene M. Ratcliffe, Peter T. Boag

Notice bibliographique

RevueThe Wilson Journal of Ornithology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSociety of Canadian OrnithologistsAmerican Ornithologists' Union
Mots-clésHabitatHabitat fragmentationFragmentation (computing)EcologyBiologyReproductive successFacultativeZoologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effect of habitat fragmentation, as well as breeding density and synchrony, on realized reproductive success of male Least Flycatchers (Empidonax minimus). Both breeding density and synchrony were similar in both continuous (6.75 males/ha, 3.40; respectively) and fragmented (4.04 males/ha, 2.11; respectively) habitats, and no morphological or territorial variables differed between males in either habitat. The number of nests containing extra-pair offspring was lower in fragmented habitat (11%) compared to the continuous habitat (50%). Males in fragmented habitat attracted secondary mates significantly more often than males in continuous habitat (44%, 0%; respectively) resulting in similar estimates of realized reproductive success in either habitat. Although habitat fragmentation does not appear to affect realized reproductive success of male Least Flycatchers, we suggest that males of this species demonstrate a facultative shift in reproductive tactics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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