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Enregistrement W2744915577 · doi:10.1002/ece3.3241

Assessment of individual and conspecific reproductive success as determinants of breeding dispersal of female tree swallows: A capture–recapture approach

2017· article· en· W2744915577 sur OpenAlexafffund
Paméla Lagrange, Olivier Giménez, Blandine Doligez, Roger Pradel, Dany Garant, Fanie Pelletier, Marc Bélisle

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiological dispersalBiologyPasserineEcologyReproductive successMark and recapturePopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breeding dispersal is a key process of population structure and dynamics and is often triggered by an individual's breeding failure. In both colonial and territorial birds, reproductive success of conspecifics (RSc) can also lead individuals to change breeding sites after a failure on a site. Yet, few studies have simultaneously investigated the independent contribution of individual reproductive success (RSi) and of RSc on dispersal decision. Here, we develop a modeling framework to disentangle the effects of RSi and RSc on demographic parameters, while accounting for imperfect individual detection and other confounding factors such as age or dispersal behavior in the previous year. Using a 10-year capture-recapture dataset composed of 1,595 banded tree swallows, we assessed the effects of nonmanipulated RSi and RSc on female breeding dispersal in this semicolonial passerine. Dispersal was strongly driven by RSi, but not by RSc. Unsuccessful females were 9.5-2.5 times more likely to disperse than successful ones, depending if they had dispersed or not in the previous year, respectively. Unsuccessful females were also three times less likely to be detected than successful ones. Contrary to theoretical and empirical studies, RSc did not drive the decision to disperse but influenced the selection of the following breeding site once dispersal had been initiated. Because detection of individuals was driven by RSi, which was positively correlated to RSc, assuming a perfect detection as in previous studies may have lead us to conclude that RSc affected dispersal patterns, yet our approach corrected for this bias. Overall, our results suggest that the value and use of RSc as public information to guide dispersal decisions are likely dictated by multiple ecological determinants, such as landscape structure and extent, if this cue is indeed used.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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