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Enregistrement W2160887919 · doi:10.1525/auk.2009.09028

Factors That Affect Renesting in Mallards (<i>Anas platyrhynchos</i>)

2010· article· en· W2160887919 sur OpenAlexaffabout
Todd W. Arnold, James H. Devries, David W. Howerter

Notice bibliographique

RevueThe Auk · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensDucks Unlimited Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnasNest (protein structural motif)Avian clutch sizeBiologyAnimal scienceEcologyZoologyClutchReproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renesting is an important strategy for coping with nest loss in many species of birds. We investigated renesting behavior of radiomarked Mallards (Anas platyrhynchos) breeding in the Canadian Prairie Parklands and found that females were persistent renesters, replacing >57% of 4,112 destroyed nests. Renesting propensity was most affected by nest initiation date, with ∼90% of unsuccessful females renesting if destroyed clutches had been initiated in April but <10% renesting for clutches initiated after 20 June. Probability of renesting declined with successive number of nesting attempts, but this was primarily an effect of initiation date. Renesting propensity increased with female age and body condition and declined for birds that had invested more time tending their previous clutch, but the latter effect was pronounced only among late-nesting females. The amount of time required to produce a replacement clutch was primarily a function of whether females were engaged in rapid follicle growth when nest failure occurred: 44% of females (383 of 870) that lost nests during early laying renested within 4 days, whereas only 2% (12 of 639) that lost nests after clutch completion renested within 4 days. Although clutch size was smaller in renests, this was entirely an artifact of later laying dates. Our results suggest that seasonal timing had the most influence on renesting behavior. Female age, body condition, and prior nesting effort had smaller, but demonstrable, influence.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations70
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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