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Enregistrement W2134472051 · doi:10.1139/z04-042

Effect of altitudinal migration within a watershed on the reproductive success of American dippers

2004· article· en· W2134472051 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Christy A. Morrissey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTributaryEcologyHabitatNest (protein structural motif)Seasonal breederAvian clutch sizePredationProductivityReproductive successWatershedElevation (ballistics)GeographyReproductionPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distinct changes occur in the distribution of American dipper (Cinclus mexicanus Swainson, 1827) populations during the breeding season. Small numbers of American dippers remain resident on the wintering site, while the majority of birds make short altitudinal movements upstream. Therefore, American dippers breed over large elevation gradients within a watershed, using both the main river and its associated tributaries. I hypothesized that altitudinal migration of American dippers would affect their timing of breeding and ultimately their productivity. Additionally, since the main river and its tributaries differ in habitat, elevation, and nesting substrates, I hypothesized that these variables would also influence American dipper breeding performance. In the Chilliwack watershed of British Columbia, Canada, I followed 99 pairs of American dippers: 23 in 1999, 40 in 2000, and 36 in 2001, of which approximately 65% were residents and 35% were migrants. Resident pairs on the lower elevation river initiated nests earlier and a greater proportion had second broods, contributing to slightly higher nest success and annual productivity compared with migrants on tributaries. Reduced productivity was primarily associated with later onset of breeding, which increased the likelihood that nests were lost to predation or flooding and reduced the probability of initiating a second clutch. Timing of breeding was affected by migratory status and year, but elevation and habitat did not directly influence breeding performance.

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)0,002
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations42
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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