Sexing Arctic Terns in the Field and Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
We examined sexual size dimorphism of Arctic Terns (Sterna paradisaea) from a breeding colony in northeastern North America. Each bird was sexed using DNA extracted from feather pulp. Body morphometrics recorded included mass, natural wing chord, head-bill, tail fork, culmen, depth of bill at the gonys, and tarsus. Two discriminant functions identified head-bill and bill depth as the best measurements to identify the sexes. The first function included head-bill only and correctly classified 73% of our sample. The second function included both head-bill and bill depth, correctly classified 74% of our sample and increased the ability to correctly sex individuals within a pair. We provide a method for researchers to calculate the probability of sexing Arctic Terns. This is done by fitting a non-linear equation through a plot of the probability of classifying an individual and the discriminant scores. Male Arctic Terns were generally larger in head-bill and bill depth than female Arctic Terns; however, we did not find evidence for assortative mating. With some species, morphometrics alone can be used to distinguish the sexes but for species such as Arctic Terns, which have a high degree of overlap between the sexes, it is recommended that a combination of morphometrics and genetic analysis is used to obtain the highest accuracy in sexing individuals correctly. Comparison of the morphometrics of northeastern North American and British populations of Arctic Terns suggests that these discriminant functions can be applied to both.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».