Physiological predictors of reproductive performance in the European Starling ( <i>Sturnus vulgaris</i> ): II. Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physiological variation is generally thought or supposed to underlie variation in fitness related traits in wild animals, including reproductive effort, reproductive success, and survival. However, physiological markers of individual quality have proven elusive. In this paper and its companion, we use data on 14 physiological parameters measured in 152 observations of 93 individual European starlings ( Sturnus vulgaris ) over 2 years in an attempt to understand how physiological variation relates to variation in current breeding productivity, future fecundity, and survival. The companion paper, focusing on univariate analysis, showed that individual physiological parameters have little relationship with these performance measures. Here, we used more sophisticated statistical approaches in an attempt to extract a multivariate signal from the biomarkers – physiological dysregulation as calculated via statistical distance, and a number of principal components analysis approaches. Broadly speaking, there was a surprising lack of association between physiology and performance: while some physiological summary measures were associated with some performance measures, the associations were not particularly strong or robust given the large number of statistical tests conducted. This implies either that there are relatively few links between physiology and performance, or, more likely, that the complexity of these relationships exceeds our ability to measure and model it, even using state-of-the-art statistical approaches. This is likely particularly true because our population was quite heterogeneous; we nonetheless urge caution regarding the over-interpretation of isolated significant findings in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».