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Enregistrement W2155796593 · doi:10.1111/j.1365-2656.2008.01451.x

Partial migration in birds: tests of three hypotheses in a tropical lekking frugivore

2008· article· en· W2155796593 sur OpenAlexaff
W. Alice Boyle

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingBiologyLek matingEcologyDominance (genetics)Temperate climateContext (archaeology)FrugivoreZoologyMate choiceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Partially migratory species provide opportunities to understand which ecological factors cause some animals to migrate when others remain resident year round. Partial migration in birds has been explained by the dominance, arrival-time, and body-size hypotheses. 2. Testing these hypotheses has proven difficult due to the similarities of the predictions they make in temperate-breeding long-distance migrants. In tropical altitudinal migrants, however, these hypotheses make different predictions regarding the sex, age, and condition of migrants and residents. 3. Among white-ruffed manakins in Costa Rica, young birds were not more likely to migrate (as predicted by the dominance hypothesis), nor were females more likely to migrate (as predicted by the arrival-time hypothesis). All condition-related variables interacted with sex, together explaining much of the variation in migratory behaviour. 4. I re-articulate the body-size hypothesis in the context of tropical altitudinal bird migration, focusing explicitly on how limited foraging opportunities and differences in individual condition affect fasting ability during torrential rains. Despite ample food, the smallest birds or those stressed by parasites or moult may risk starvation at breeding elevations due to a reduction in foraging time. These results highlight how intrinsic and extrinsic factors may interact to produce observed patterns of within- and among-species variation in migratory behaviour.

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 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations121
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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