Egg neglect under risk of predation in Cassin’s Auklet (<i>Ptychoramphus aleuticus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We tested predictions concerning the significance of egg neglect for the burrow-nesting seabird Cassin’s auklet (Ptychoramphus aleuticus (Pallas, 1811)) at a colony where endemic Keen’s mice (Peromyscus keeni Merriam, 1897) depredate unattended eggs. A video-camera probe was used to monitor neglect and predation in 32 burrows, and mass loss of incubating adults was measured in 12 separate burrows. Incubating birds lost 8.1% of their body mass over obligate 24 h incubation shifts, suggesting that incubation is costly. In response, most pairs (79%) neglected their egg at least once. As predicted, rates of neglect decreased as incubation progressed, and the costs of neglect increased. Rates of neglect increased during periods of strong winds, which create poor foraging conditions at sea. Contrary to predictions, rates of neglect did not increase when burrows were colder and self-maintenance costs were higher. Neglect was risky in that rates of egg loss by predation increased with frequency of neglect. Increased neglect early in incubation and during periods of poor foraging conditions, despite high rates of predation on neglected eggs, is consistent with the existence of a fitness trade-off between costs and benefits of neglect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».