Plasticity in timing of avian breeding in response to spring temperature differs between early and late nesting species
Notice bibliographique
Résumé
Plasticity for breeding dates may influence population vulnerability to climate change via phenological mismatch between an organism's life cycle requirements and resource availability in occupied environments. Some life history traits may constrain plasticity, however there have been remarkably few comparisons of how closely-related species, differing in key traits, respond to common phenology gradients. We compared population- and individual-level plasticity in clutch initiation dates (CID) in response to spring temperature among five duck species with early- to late-season nesting life histories. Plasticity was strongest in females of the earliest breeding species (common goldeneye [Bucephala clangula], mallard [Anas platyrhynchos], and gadwall [Mareca strepera]), whereas late-nesting lesser scaup (Aythya affinis) and white-winged scoter (Melanitta fusca deglandi) did not respond. These results contrast with previous work in other bird families that suggested late-breeders are generally more flexible. Nevertheless, late-breeding species exhibited annual variation in mean CID, suggesting response to other environmental factors unrelated to spring temperature. Goldeneye and gadwall females varied in their strength of individual plasticity ('individual × environment' interactions) and goldeneye and scoter females showed evidence of interannual repeatability of CID. Fitness consequences of CID plasticity in response to spring phenology, including trophic mechanisms and population consequences, warrant investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».