Form, function and consequences of density dependence in a long‐distance migratory bird
Notice bibliographique
Résumé
The density dependence of demographic parameters and its implications for population regulation have long been recognized. Recent work has revealed potential effects of density on mating systems and sexual selection, but few studies concurrently assess the consequences of density on both demography and sexual selection. Such an approach is important because population processes and individual behaviors can interact to influence population growth and evolutionary trajectories. In this study, we tested the density dependence of breeding success, extra‐pair paternity, and the opportunity for sexual selection in a population of American redstarts Setophaga ruticilla using two different measures of density. To evaluate temporal patterns, we analyzed annual territory density, based on the total number of territories at our study site each year. To evaluate spatial patterns, we analyzed local territory density within years, based on the number of territories surrounding a focal territory. Greater annual density was associated with fewer offspring fledged per female, a reduced mean population rate of fledging success, and a lower relative contribution of extra‐pair paternity to male fitness. Greater local density was associated with fewer offspring fledged, reduced fledgling success, higher rates of nest loss, and higher rates of paternity loss on focal territories. Interestingly, greater local density was also associated with greater nestling mass on focal territories, which could imply that more densely‐packed territories contain superior resources. Overall, our results suggest that the effects of crowding via greater territory density reduce fecundity through increased nest predation, rather than reduced food availability, and increase rates of extra‐pair paternity. Thus, the selective pressures faced by individuals and their reproductive behaviors are likely to differ based on the annual and local density they experience, which may then feed back into population demography.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».