Indicators of habitat quality and the reproductive output of a forest songbird in small and large fragments
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of individuals among habitats that vary in quality (i.e. resource availability) may affect reproductive output at a population level. I compared indicators of habitat quality including the breeding experience ratios (inexperienced:experienced birds), turnover rates, pairing success, and densities of a forest songbird, the Eastern Yellow Robin Eopsaltria australis , in two small, food‐poor forest fragments, with those in two large, food‐rich fragments. I then evaluated the likelihood that the breeding experience ratio affected the reproductive output of populations. Inexperienced males occurred in small fragments eight times as often as in large fragments. Male turnover rates were 1.5 times higher in the small than large fragments, and 20% (10/50) of the male population were unpaired in the small fragments compared to 0% (0/25) in the large. None of these measures differed significantly for females. Experienced birds of both sexes produced almost all of the offspring compared with inexperienced birds. Despite these findings, reproductive output did not vary with fragment size for robins. Thus, while breeding experience clearly influenced the reproductive success of individuals, there were no obvious population consequences of having disproportionately more inexperienced males in the small fragments. I conclude that while male traits may be good indicators of resource levels within fragments (specifically, food availability), they may not be adequate predictors of population performance. Thus, the reproductive output of populations must be measured directly before conclusions concerning population performance can be made. Interestingly, breeding densities were not accurate indicators of either resource levels or population performance. Densities were two times higher in the smaller fragments, and I suggest that this result reflects problems with male dispersal among fragments caused by isolation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».