Physiological maturity at a critical life‐history transition and flight ability at fledging
Notice bibliographique
Résumé
Summary Developmental maturity (e.g. body condition, body mass) at major life‐history transitions is known to affect fitness across a wide range of taxa. Fledging (leaving the nest), a major life‐history transition in birds, is associated with high post‐fledging mortality and is widely assumed to be related to poor initial flight ability of fledglings, which, in turn, might be related to developmental maturity at fledging. We investigated individual variation in developmental maturity of both somatic and physiological traits at this critical life‐history transition in different ecological contexts (year, first or second broods) to determine the importance of physiological traits related to oxygen‐carrying capacity (haematocrit, haemoglobin) for individual variation in initial flight ability at fledging. Haemoglobin concentration and haematocrit at fledging had much higher variance than somatic traits and were more variable across ecological contexts. Furthermore, fledgling haemoglobin concentration was the least developmentally mature of all traits (on average, only 78% of adult concentration). Fledglings from second broods, which are known to have lower post‐fledging survival, were less developmentally mature than fledglings from first broods for all traits (except tarsus), with haematocrit and haemoglobin concentration being the most developmentally immature traits (in first vs. second broods, haematocrit: 47·1% vs. 40·9%; haemoglobin: 13·3 vs. 11·6 g dL −1 ). Models predicting individual variation in two aspects of initial flight ability (total energy gain, take‐off angle) were significantly improved when physiological traits (in particular haemoglobin) were incorporated into models based on somatic traits. A lay summary is available for this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,073 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».