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Enregistrement W2345103449 · doi:10.51812/of.133751

Female-biased sex ratios and the proportion of cryptic male morphs of migrant juvenile Ruffs (Philomachus pugnax) in Finland

2010· article· en· W2345103449 sur OpenAlexafffund
Kim Jaatinen, Aleksi Lehikoinen, David B. Lank

Notice bibliographique

RevueOrnis Fennica · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesJenny ja Antti Wihurin RahastoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSuomen Kulttuurirahasto
Mots-clésJuvenileSex ratioBiologyDemographySex allocationZoologyEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biases in sex ratio may affect the viability of populations, and may arise for different rea-sons, such as biased primary ratio and differential juvenile or adult mortality of sexes. Global populations of Ruffs are thought to be strongly female biased. To determine the demographic origin of this sex bias, we report the sex ratios among juvenile Ruffs on their southward migration in Finland during 1985–2006. We also quantify the proportion of cryptic, female-like 'faeder'males at this demographic stage, and examine migration tim-ing by sex. We found a strong female bias in juvenile populations; across the study years, 34% of individuals were males. Female juveniles migrated earlier than male juveniles. Faeder males made up ca. 1% of juvenile populations, similar to estimates from mixed-age populations elsewhere. These results, combined with previous studies, confirm the strong female bias and the low frequency of 'faeders'at the juvenile stage of the Ruff. The sex bias might thus demographically originate from sex-allocation strategies by females at the egg stage. Given the genetic determination of the status of faeders, their proportion among juveniles provides the first estimate of the morphs' proportional reproductive suc-cess.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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