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Enregistrement W2169009628 · doi:10.1111/j.1439-0310.2009.01690.x

Melanin‐based Feather Colour and Moulting Latitude in a Migratory Songbird

2009· article· en· W2169009628 sur OpenAlexafffund
D. Ryan Norris, Oddmund Kleven, Arild Johnsen, Kurt Kyser

Notice bibliographique

RevueEthology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaNorges Forskningsråd
Mots-clésFeatherMoultingHirundoSongbirdBarnBiologyPlumageFlight featherZoologyEcologySeasonal breederGeographyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Melanins are common pigments used for colouration in animal tissue and recent evidence suggests that they may be condition‐dependent signals used in mate choice. We examined the hypothesis that individuals moulting during migration produce relatively dull feathers compared to individuals moulting on the breeding grounds prior to migration because of the costs associated with overlapping these two activities. We estimated both the colour and moulting latitude of melanin‐based feathers in barn swallows ( Hirundo rustica ). Moulting latitude was inferred from stable‐hydrogen isotope (δD) values of individuals that were known to have bred at the same site the previous year. Contrary to expectations, δD values in feathers suggested that most, if not all, individuals moulted their feathers south of the breeding grounds. Furthermore, we found that males moulting at southern latitudes tended to produce darker, more rufous coloured throat feathers compared to males moulting at more northern latitudes, closer to the breeding grounds. However, we found no such relationship in females. Males could face a trade‐off between growing new but relatively dull feathers before or just after the commencement of migration versus waiting to grow more rufous coloured feathers well into fall migration or on the wintering grounds. We suggest that this trade‐off could produce an honest signal of male quality if only high quality males can afford to migrate large distances on feathers that are greater than a year old.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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