Spring phenology and timing of breeding in short‐distance migrant birds: phenotypic responses and offspring recruitment patterns in common goldeneyes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how organisms adjust breeding dates to exploit resources that affect fitness can provide insights into impacts of climate change on avian demography. For instance, mismatches have been reported in long‐distance migrant bird species when environmental cues experienced during spring migration are decoupled from conditions on breeding grounds. Short‐distance migrant bird species that store reproductive nutrients prior to breeding may avoid or buffer adverse phenological effects. Furthermore, reduced short‐term reproductive success could be offset by higher future recruitment of surviving offspring. We evaluated whether recruitment of locally‐hatched female offspring was related to hatching date alone or strength of mismatched breeding date for 405 individually‐marked adult female common goldeneyes Bucephala clangula (a short‐distance migrant) and their ducklings from a site in central Finland where ice‐out date has advanced by ∼ 2 weeks over 24 yr. Path analyses revealed that older, early‐nesting females with good body condition and larger broods recruited the most female offspring. Offspring recruitment decreased strongly among females that bred late relative to other females in the population each year; the extent of mismatched breeding date, i.e. hatching date scaled to annual ice‐out date, was less influential. Overall, most females advanced breeding dates when ice‐out occurred earlier in spring, but some females exhibited greater flexibility in response to ice‐out conditions than did others. In general, directional selection favoured early breeding over a wide range of ice‐out dates. Our results seem most consistent with a hypothesis that some short‐distance migrant species like goldeneyes have the capacity to track and respond appropriately to changing environmental conditions prior to onset of breeding.
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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 | 0,000 |
| 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 ».