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Enregistrement W3081927424 · doi:10.1163/1568539x-bja10027

No evidence that songbirds use odour cues to avoid malaria-infected conspecifics

2020· article· en· W3081927424 sur OpenAlexaff
Leanne A. Grieves, Elizabeth A. MacDougall‐Shackleton

Notice bibliographique

RevueBehaviour · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyZoologyMalariaEcologyOlfactory cuesOlfactionImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many animals have evolved mechanisms to detect and avoid parasitized conspecifics, primarily through odour cues, but whether birds are capable of odour-mediated parasite avoidance is unknown. Recently, we showed that exposing song sparrows (Melospiza melodia) to avian malaria parasites (Plasmodium sp.) alters the chemical composition of their preen oil, which is the major source of body odour in birds. Here, we presented song sparrows with preen oil from uninfected (sham-inoculated) and malaria-infected conspecifics, predicting that birds would spend more time with odour cues from uninfected than infected birds. Birds without detectable malarial infections spent about 50% more time with preen oil from uninfected than infected conspecifics, and females spent nearly twice as much time with preen oil from uninfected than infected conspecifics. However, neither difference was statistically significant. Song sparrows may be able to detect odour cues of infection, but further experiments are needed to confirm or refute this.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,011

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,179 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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