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Enregistrement W2153145479 · doi:10.1525/cond.2009.090126

Conspecifics Influence the Settlement Decisions of Male Brewer's Sparrows at the Northern Edge of Their Range

2009· article· en· W2153145479 sur OpenAlexaff
Megan Harrison, David J. Green, Pamela G. Krannitz

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSparrowHabitatRange (aeronautics)EcologyBiologySettlement (finance)GeographyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the northern periphery of its range Brewer's Sparrow (Spizella breweri breweri) is in decline and breeds in small clusters within larger areas of suitable habitat. Clustered breeding that is unrelated to the distribution of resources may be explained by social attraction (conspecific cueing). We used a song-playback experiment to test the conspecific-cueing hypothesis in this species. The experiment was conducted during the spring settlement period in habitat that appeared physically suitable for breeding but had not been occupied during die previous two breeding seasons. Treatments were split between two periods that reflected peak settlement of experienced and first-time breeders. In both periods, more Brewer's Sparrows visited and established territories in treatment plots than in untreated control plots. There were not, however, more treatment than control plots containing breeding pairs. This difference could mean that males attracted to playbacks are of lower quality than males in established breeding clusters and thus less attractive to females, that females settle only in groups of males larger than some threshold, or that females' site fidelity is higher than that of males. These results lend support to the conspecific-cueing hypothesis in this species, indicating that social attraction may play a role in Brewer's Sparrow's habitat selection. They also suggest that traditional habitat models, which consider only resource distributions and not social factors, may be inadequate tools for the conservation of this and other species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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