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Enregistrement W2754892163 · doi:10.1242/jeb.162248

Variation in developmental trajectories of physiological and somatic traits in a common songbird approaching fledging

2017· article· en· W2754892163 sur OpenAlexafffund
Allison Cornell, Tony D. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSongbirdFledgeVariation (astronomy)BiologySomatic cellEvolutionary biologyZoologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In avian species, little is known about the development of physiological traits in the days preceding fledging, a critical life history transition marked by a high mortality rate. Developmental trajectory during this period may be flexible based on ecological context or hardwired, with potential costs for variation in growth in the form of oxidative stress. Patterns in development are likely to relate to variation in life history, for which seabirds and aerial insectivores have been well studied, while our focal species is a grassland ground forager, the European starling (Sturnus vulgaris). We show that changes in hematocrit, body mass, and wing length are independent of year and brood quality, while changes in hemoglobin concentration are higher in low quality broods. Moreover, we also identify higher oxidative stress in low quality year and second broods, a potential cost for maintaining a hardwired developmental trajectory in a lower quality environment. Finally we experimentally test the effects of food supplementation on development and maturity of chicks at fledging to show that although food increases body mass early in development, it does not change the trajectory or final maturity of chicks at fledging. Collectively this study demonstrates that some developmental changes prior to fledging may be hardwired, but may have long-term oxidative costs in low quality environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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