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Enregistrement W2899698570 · doi:10.1139/cjz-2018-0075

Extreme climatic variability during migration invokes physiological and dietary plasticity among spring migrating ducks

2018· article· en· W2899698570 sur OpenAlexvenueno aff
Adam K. Janke, Michael J. Anteau, Joshua D. Stafford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveySouth Dakota Game, Fish and ParksSociety of Wetland ScientistsSouth Dakota State University
Mots-clésBiologyPredationEcologyPopulationSpring (device)AythyaZoologyWaterfowlHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental stochasticity encountered during migration can have negative consequences for individuals and population demographics through direct reductions in survival or cross-seasonal impacts. We took advantage of substantial interannual variation in spring migration conditions over a 4 year field study to examine physiological and dietary variation among two species of migrant ducks. We collected female Lesser Scaup (Aythya affinis (Eyton, 1838)) and Blue-winged Teal (Spatula discors (Linnaeus, 1766)) during spring migration and measured lipid and protein reserves, an index of recent lipid metabolism based on concentrations of lipid metabolites in plasma, and diets. We documented systematic interannual variation among these metrics in both species, contrasting primarily the warmest, earliest spring and the coldest, latest spring. Lesser Scaup had reduced lipid and protein reserves and consumed less energy-rich prey during the coldest and latest spring but showed no interannual variation in the index of lipid metabolism. Blue-winged Teal similarly had reduced protein reserves in the cold, late spring but maintained constant lipid reserves among years, likely facilitated by increased consumption of energy-rich seeds reflected in diets and lipid metabolism. Our results reveal impacts of environmental stochasticity on migrants and suggest that recruitment may be impacted by variable conditions encountered during migration during extreme weather events.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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