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Enregistrement W2323156675 · doi:10.3184/175815512x13350025801205

Plumage and Body Size Differentiation in Blue-Winged Teal and Cinnamon teal

2012· article· en· W2323156675 sur OpenAlexfundno aff
Robert E. Wilson, Muir D. Eaton, Kevin G. McCracken

Notice bibliographique

RevueAvian Biology Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDelta WaterfowlArctic Institute of North America
Mots-clésPlumageBiologyFeatherMorphometricsIridescenceZoologyInterspecific competitionReflectivityEcologyWing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue-winged Teal (Anas discors) and Cinnamon Teal (A. cyanoptera septentrionalium) are two closely related North American dabbling duck species that are ecological equivalents. Cinnamon Teal are primarily restricted to regions west of the Great Plains, whereas Blue-winged Teal occur primarily in the central and eastern part of the continent, only recently expanding westward. Males of the two species exhibit striking plumage color differences, while females are difficult to differentiate by plumage, and it is unclear if interspecific size differences exist between either sex due to inconsistencies in previous reports. Here we reassess body size differences, and quantify plumage color differences using avian color discrimination modeling. Like previous studies, significant differences were found for bill morphology; mean bill length was 7-10% longer in Cinnamon Teal. Based on avian visual modeling of plumage reflectance data, color differences not visible to human vision were found between species for several female feather patches (e.g. breast coloration) and male wing speculum coloration, potentially representing previously unrecognized interspecific signals to the avian visual system. Although color reflectance data yielded higher accuracy than morphometrics for identifying females, body size measurements (in addition to plumage to a lesser degree) also proved to be reliable in correctly classifying males of each species. In combination, morphometrics and plumage reflectance data represent useful identification tools for avian species that are otherwise difficult to distinguish.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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