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Enregistrement W3044731200 · doi:10.1676/1559-4491-132.1.72

Use of discrete molting grounds by migrant passerines undergoing prebasic molt in southern Quebec

2020· article· en· W3044731200 sur OpenAlexaboutno aff
James H. Junda, Simon Duval, Marcel A. Gahbauer

Notice bibliographique

RevueThe Wilson Journal of Ornithology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarblerFeatherFlight featherMoultingEcologyBiologyZoologyPlumageGeographyBreedMudaHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We documented prebasic flight feather molt of passerines captured in fall 2013 and 2015 at McGill Bird Observatory (MBO) in Montreal, Quebec. We recorded active molt of flight feathers (remiges) in 11 species that do not breed on site. Flight feather molt was frequent among Swainson's Thrush (Catharus ustulatus; 64% of adults), Tennessee Warbler (Oreothlypis peregrina; 57%), Nashville Warbler (Leiothlypis ruficapilla; 67%), and Yellow-rumped Warbler (Setophaga coronata; 44%), and was observed less frequently in other species. The minimum stopover length of molting individuals was on average 8 times longer than that of non-molting individuals of the same species. Among Swainson's Thrushes and Yellow-rumped Warblers, far more females were undergoing molt than males, whereas for Tennessee Warblers molt was slightly more frequent among males. Frequency of molt was similar between years for most species but not Yellow-rumped Warbler, with 59% of adults captured in 2013 molting compared to none in 2015. We also observed molting site fidelity with multiyear returns of Tennessee and Nashville warblers. The use of separate breeding and molting sites is not well understood among eastern North American species, and with recent studies highlighting the importance of molt locations in western North America, we demonstrate the value in additional study of the use of discrete molt locations in the East.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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