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Enregistrement W2144893891 · doi:10.1139/z06-201

A flyway perspective of foraging activity in Eurasian Green-winged Teal,<i>Anas crecca crecca</i>

2007· article· en· W2144893891 sur OpenAlexvenueno aff
Céline Arzel, Johan Elmberg, Matthieu Guillemain

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlywayForagingAnasBiologyEcologyNocturnalPredatorZoologyPredationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time–activity budgets in the family Anatidae are available for the wintering and breeding periods. We present the first flyway-level study of foraging time in a long-distance migrant, the Eurasian Green-winged Teal, Anas crecca crecca L., 1758 (“Teal”). Behavioral data from early and late spring staging, breeding, and molting sites were collected with standardized protocols to explore differences between the sexes, seasons, and diel patterns. Teal foraging activity was compared with that of the Mallard, Anas platyrhynchos L., 1758 and Northern Shoveler, Anas clypeata L., 1758, and the potential effects of duck density and predator-caused disturbance were explored. In early spring, foraging time was moderate (50.5%) and mostly nocturnal (45%). It increased dramatically in all three species at migration stopovers and during molt, mostly because of increased diurnal foraging, while nocturnal foraging remained fairly constant along the flyway. These patterns adhere to the “income breeding” strategy expected for this species. No differences between the sexes were recorded in either species studied. Teal foraging time was positively correlated with density of Teal and all ducks present, but negatively correlated with predator disturbance. Our study suggests that Teal, in addition to being income breeders, may also be considered as income migrants; they find the energy necessary to migrate at staging sites along the flyway.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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