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Enregistrement W2775471098 · doi:10.1093/beheco/arx123

Evaluation of sex differences in the stopover behavior and postdeparture movements of wood-warblers

2017· article· en· W2775471098 sur OpenAlexafffundabout
Yolanda E. Morbey, Christopher G. Guglielmo, Philip D. Taylor, Ivan Maggini, Jessica E. Deakin, Stuart A. Mackenzie, J. Morgan Brown, Lin Zhao

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensAcadia UniversityBirds CanadaWestern University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDiel vertical migrationBiologyEcologyMorningZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences in the behaviors underlying avian protandry, where males arrive at breeding areas earlier than females, are still poorly understood for most species. We tested for sex differences in stopover behavior, refueling rates, and postdeparture movements during spring migration in 2 consecutive years in wood-warblers (Parulidae) at a coastal site on Lake Erie, Ontario, using automated radio telemetry (black-throated blue warblers Setophaga caerulescens and magnolia warblers Setophaga magnolia) and analysis of plasma metabolites as indicators of refueling (magnolia warblers, American redstarts Setophaga ruticilla, and common yellowthroats Geothylpis trichas). We found no differences between sexes in stopover duration or refueling index, although we did find subtle sex differences in the onset and end of diel activity. Males of both species began to forage earlier in the morning than females in 2015, and adult males of both species ended diel activity later in the evening than adult females in 2014 and 2015. More obvious were annual differences in stopover duration and the timing of diel activity, with shorter stopovers and an earlier onset of diel activity in the year with a warmer spring. We also did not find any evidence that sexes differed in their postdeparture ground speeds or migration routes. In wood-warblers, males and females can differ in some aspects of their stopover ecology, but these differences are likely context dependent and likely do not drive protandry in a consistent way.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,269 · 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.

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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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