The influence of morphological variation on migration performance in a trans-hemispheric migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For long-distance migratory songbirds, morphological traits such as longer wings and a smaller body size are predicted to increase migration efficiency. Due to previous limitations in our ability to track the long-distance journeys of small-bodied birds, the relationship between morphology and start-to-finish migration performance has never been fully tested in free-living songbirds. Using direct-tracking data obtained from light-level geolocators, we examined the effects of morphological factors (wing and body size) on spring and fall migration performance (flight speed, duration of stopovers, total stopovers taken) of a widely distributed, trans-hemispheric migratory songbird, the purple martin (Progne subis) (n = 120). We found that smaller-bodied birds spent fewer days at stopovers along fall migration, but larger-bodied birds spent fewer days at stopover and took fewer stopovers during spring migration. More of the variation in fall migration performance was explained by morphology, as compared to spring migration, possibly indicating a larger influence of environmental conditions on spring performance. Overall, our results partially support long-standing and previously untested predictions regarding the influence of intrinsic factors on migration performance. Future research should examine the influence of environmental variation on migration performance as well as additional morphological traits that may contribute to migration performance.
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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 | 0,000 |
| 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 ».