Natal experience and pre‐breeding environmental conditions affect lay date plasticity in Savannah Sparrows
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic plasticity allows organisms to adjust the timing of life-history events in response to environmental and demographic conditions. Shifts by individuals in the timing of breeding with respect to variation in age and temperature are well documented in nature, and these changes are known to scale to affect population dynamics. However, relatively little is known about how organisms alter phenology in response to other demographic and environmental factors. We investigated how pre-breeding temperature, breeding population density, age, and rainfall in the first month of life influenced the timing and plasticity of lay date in a population of Savannah Sparrows (Passerculus sandwichensis) monitored over 33 yr (1987-2019). Females that experienced warmer pre-breeding temperatures tended to lay eggs earlier, as did older females, but breeding population density had no effect on lay date. Natal precipitation interacted with age to influence lay date plasticity, with females that experienced high precipitation levels as nestlings advancing lay dates more strongly over the course of their lives. We also found evidence for varied pace of life; females that experienced high natal precipitation had shorter lifespans and reduced fecundity, but more nesting attempts over their lifetimes. Rainfall during the nestling period increased through time, while population density and fecundity declined, suggesting that increased precipitation on the breeding grounds may be detrimental to breeding females and ultimately the viability of the population as a whole. Our results suggest that females adjust their laying date in response to pre-breeding temperature, and as they age, while presenting new evidence that environmental conditions during the natal period can affect phenological plasticity and generate downstream, population-level effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».