Does Feather Corticosterone Reflect Individual Quality or External Stress in Arctic-Nesting Migratory Birds?
Notice bibliographique
Résumé
The effects of environmental perturbations or stressors on individual states can be carried over to subsequent life stages and ultimately affect survival and reproduction. The concentration of corticosterone (CORT) in feathers is an integrated measure of hypothalamic-pituitary-adrenal activity during the molting period, providing information on the total baseline and stress-induced CORT secreted during the period of feather growth. Common eiders and greater snow geese replace all flight feathers once a year during the pre-basic molt, which occurs following breeding. Thus, CORT contained in feathers of pre-breeding individuals sampled in spring reflects the total CORT secreted during the previous molting event, which may provide insight into the magnitude or extent of stress experienced during this time period. We used data from multiple recaptures to disentangle the contribution of individual quality vs. external factors (i.e., breeding investment or environmental conditions) on feather CORT in arctic-nesting waterfowl. Our results revealed no repeatability of feather CORT within individuals of either species. In common eiders, feather CORT was not affected by prior reproductive investment, nor by pre-breeding (spring) body condition prior to the molting period. Individual feather CORT greatly varied according to the year, and August-September temperatures explained most of the annual variation in feather CORT. Understanding mechanisms that affect energetic costs and stress responses during molting will require further studies either using long-term data or experiments. Although our study period encompassed only five years, it nonetheless provides evidence that CORT measured in feathers likely reflects responses to environmental conditions experienced by birds during molt, and could be used as a metric to study carry-over effects.
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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) | 0,001 | 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 ».