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Enregistrement W2140161936 · doi:10.1098/rspb.2010.1220

Effects of post-breeding moult and energetic condition on timing of songbird migration into the tropics

2010· article· en· W2140161936 sur OpenAlexaff
Bridget J. M. Stutchbury, Elizabeth A. Gow, Tyler Done, Maggie MacPherson, James W. Fox, Vsevolod Afanasyev

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésTropicsMoultingSongbirdFeatherTemperate climateBiologyAnnual cycleBird migrationEcologySeasonal breederGeographyZoologyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each autumn billions of songbirds migrate between the temperate zone and tropics, but little is known about how events on the breeding grounds affect migration to the tropics. Here, we use light level geolocators to track the autumn migration of wood thrushes Hylocichla mustelina and test for the first time if late moult and poor physiological condition prior to migration delays arrival on the winter territory. Late nesting thrushes postponed feather moult, and birds with less advanced moult in August were significantly farther north on 10 October while en route to the tropics. Individuals in relatively poor energetic condition in August (high β-Hydroxybutyrate, low triglyceride, narrow feather growth bars) passed into the tropics significantly later in October. However, late moult and poor pre-migratory condition did not result in late arrival on the winter territory because stopover duration was highly variable late in migration. Although carry-over effects from the winter territory to spring migration may be strong in migratory songbirds, our study suggests that high reproductive effort late in the season does not impose time constraints that delay winter territory acquisition.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
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

Citations156
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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