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Enregistrement W2540186778 · doi:10.1080/11956860.2004.11682843

Habitat differences in allocation of eggs between successive breeding attempts in great tits (<i>Parus major</i>)

2004· article· en· W2540186778 sur OpenAlexvenueno aff
Marko Mägi, Raivo Mänd

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParusHabitatEcologyNest (protein structural motif)FacultativeBiologyAvian clutch sizeDeciduousReproductionPopulationForaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:The effect of habitat heterogeneity on animal behaviour and reproduction has recently captured serious attention in population and conservation biology. The great tit (Parus major) is a facultative double-brooded species that prefers deciduous forests as breeding habitats. However, it is able to reproduce in managed coniferous forests where nest boxes are provided. During 1999–2002, we measured various reproductive parameters of great tits, including double breeding, in a heterogeneous habitat complex consisting of both deciduous and coniferous forests. Probability of laying a second clutch after the hatch of the first clutch did not differ significantly between habitats. However, clutch size was allocated between two successive breeding attempts more equally in coniferous than in deciduous forests. To our knowledge, this is the first time that such a difference in seasonal breeding patterns between adjacent habitats has been demonstrated in birds. However, the total number of offspring fledged per pair did not differ significantly between habitats. Possible proximate and ultimate causes of the observed habitat differences are discussed. We suggest that habitat-specific allocation of reproductive investment between successive breeding attempts plays an important role in optimizing breeding tactics by facultative multiple-brooded bird species in a heterogeneous environment, potentially serving as a useful mechanism facilitating their adaptation to novel habitats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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