Do environmental conditions experienced in early life affect recruitment age and performance at first breeding in common goldeneye females?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental conditions experienced early in life may have long‐term impacts on life history traits and reproductive performance. We investigated whether ambient temperature experienced during the first two to four weeks of life and weather severity during the first two winters affected recruitment age and relative timing of breeding in the year of recruitment in female common goldeneyes Bucephala clangula . Our sample consisted of 141 female recruits hatched in a study population in central Finland between 1985 and 2013 and captured later as breeders. About 56% of the recruited females bred for the first time when two years old (range 2–6 yr). Individuals facing colder ambient temperatures during the first two to four weeks posthatch or more severe winter conditions during the first two winters did not recruit at an older age. Nor did maternal characteristics, relative hatch date or nest site availability affect recruitment age. For females that recruited at two years old, the date of first breeding was usually late relative to the population mean that year (mean difference 6.9 d, range –7 to 21 d). Our results suggest developmental buffering enables female goldeneye ducklings to mitigate the impacts of adverse environmental conditions experienced during the first weeks of life, at least in terms of first breeding.
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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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».