MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2334874921 · doi:10.1242/jeb.129916

Anaemic starlings have fewer chicks (sometimes)

2016· article· en· W2334874921 sur OpenAlexaboutno aff
William Joyce

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNest (protein structural motif)SturnusReproductive successBiologyReproductionAvian clutch sizeFledgePopulationStarlingAnimal scienceZoologyEcologyDemographyHatching

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To boost aerobic performance, fraudulent athletes engage in blood doping to increase the haemoglobin levels in their blood. Surprisingly, however, during reproduction – a period of huge metabolic investment into the next generation – birds often exhibit a reduction in the haemoglobin concentration in their blood. This is due, at least in part, to increased levels of oestrogen that suppress the formation of new red blood cells. Reproductive output is at the crux of Darwinian fitness, so the possibility that anaemia compromises breeding success has clear evolutionary relevance. However, evaluating the importance of oxygen transport by haemoglobin in supporting reproductive exertions represents no small challenge.Undaunted, a team from Simon Fraser University, Canada, including Raime Fronstin, Julian Christians and Tony Williams, recently investigated the link between haemoglobin and reproductive success in wild starlings. Over 3 years, they monitored approximately 150 nest boxes at a local dairy farm and accurately recorded when each bird laid eggs, the number of eggs in a clutch and the size of the chicks. The authors also collected blood samples from the birds during the course of their observations. Then, through a series of elegant experiments, they related the measurements of the birds’ reproductive output to their haematology.Fronstin and colleagues first investigated the natural variation in haematocrit (the percentage of blood volume occupied by red blood cells) in their starling population. From each nesting bird, they took a baseline blood sample, which revealed that females with haemoglobin-packed blood laid their eggs considerably earlier and raised more fledglings than those with low haemoglobin concentrations. However, these early hatchlings did not necessarily get more worms: the chicks that hatched from eggs that were laid earlier grew no larger than the later chicks.Spurred on by the enticing correlations, the team next adopted a classical experimental approach: they rendered some of the maternal starlings anaemic by injecting them with a compound, phenylhydrazine, which bursts red blood cells. The first time they conducted this experiment, in 2010, the results could not have been clearer: the anaemic females took longer to lay eggs, had smaller chicks and, by the time the chicks left the nest, had fewer than half the number of fledglings. Haemoglobin was clearly crucial for reproductive success.The next year, 2011, when the authors repeated their efforts, the promising results could not be replicated. The anaemic females laid just as many eggs and successfully raised equally large fledglings. For most scientists, this inconsistency would be a source of frustration. But Fronstin and his co-workers saw something deeper. They realised that in 2011, hatchlings were on average larger than in previous years. Conversely, in 2010 all of the chicks were smaller than usual. They accordingly suggest that the importance of haemoglobin varies with the availability of resources, such as food.This study represents an impressive unification of mechanistic physiology and reproductive fitness. It further shows that the link is not necessarily simple and opens up new avenues to establish how the importance of oxygen transport by haemoglobin may vary under different conditions in the wild.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Biology→Même sujetAnimal Behavior and Reproduction→Travaux en français237 207→