Female-biased sex ratios and the proportion of cryptic male morphs of migrant juvenile Ruffs (Philomachus pugnax) in Finland
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».