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Enregistrement W2140119514 · doi:10.1046/j.1365-2435.2000.00444.x

Trade‐offs between egg size and number in waterfowl: an interspecific test of the van Noordwijk and de Jong model

2000· article· en· W2140119514 sur OpenAlexaff
Julian K. Christians

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraspecific competitionBiologyInterspecific competitionWaterfowlPhylogenetic treeAvian clutch sizeCladePhylogenetic comparative methodsEcologyVariation (astronomy)Evolutionary biologyReproductionHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 1. Van Noordwijk & de Jong proposed a model to predict the sign of an intraspecific correlation between two life‐history traits, given that a trade‐off between the two traits exists. In this paper, the model is adapted to egg size/number trade‐offs. 2. The predictions of the model are tested within various clades of waterfowl. Although the relationship between egg mass and clutch size in this group has been examined previously, prior analyses have either failed to take phylogenetic structure into account or relied upon phylogenies that lack resolution. Phylogenetic structure is adjusted for using recently constructed phylogenies and the method of phylogenetically independent contrasts. 3. Van Noordwijk and de Jong's model was successful in explaining between‐clade variation in the relationship between egg mass and clutch size. Even if a trade‐off between egg size and number exists, a negative relationship will only be observed if the variation in the pattern of allocation (i.e. few large eggs vs many small eggs) is high relative to the variation in the amount of resources invested in the clutch. Thus, this model may be useful for understanding interspecific relationships as well as intraspecific patterns.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations54
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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