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Enregistrement W2175702605 · doi:10.2980/i1195-6860-12-4-549.1

Nest design and the abundance of parasitic<i>Protocalliphora</i>blow flies in two hole-nesting passerines

2005· article· en· W2175702605 sur OpenAlexvenueno aff
Vladimír Remeš, Miloš Krist

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParusNest (protein structural motif)BiologyFledgeEcologyFicedulaAbundance (ecology)BroodAvian clutch sizeHabitatZoologyReproductionPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:Ectoparasites dwelling in bird nests regularly reduce reproductive success and condition of breeding birds. Thus, establishing the factors that determine the abundance of ectoparasites is important for better understanding of reproductive trade-offs and life history evolution in birds. A recent hypothesis states that interspecific differences in the abundance of ectoparasites may be caused by nest composition. For example, great tits (Parus major) have nests made of mosses and fur, whereas Ficedula flycatchers have nests made of grasses, bast, and bark, and tits are more infested by nest-dwelling ectoparasites than flycatchers. We swapped nests between pairs of great tits and collared flycatchers (F. albicollis) during egg-laying or early incubation and counted parasitic Protocalliphora blow flies at the end of breeding to test this hypothesis experimentally. We controlled statistically for habitat (oak versus spruce forest), brood size, season, year, and mean nestling weight before fledging. We found a significant effect of bird species (tit > flycatcher), habitat (oak > spruce), and year. There was no effect of nest type. Consequently, the hypothesis ascribing the different abundance of ectoparasites in great tits and collared flycatchers to different nest composition was not supported by our study.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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