MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224117611 · doi:10.1111/1365-2435.14056

Morphological adaptations linked to flight efficiency and aerial lifestyle determine natal dispersal distance in birds

2022· article· en· W4224117611 sur OpenAlexafffund
Brian C. Weeks, Bruce K. O'Brien, Jonathan J. Chu, Santiago Claramunt, Catherine Sheard, Joseph A. Tobias

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiological dispersalBiologyEcologyForagingWingProxy (statistics)DemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natal dispersal—the movement from birthplace to breeding location—is often considered the most significant dispersal event in an animal's lifetime. Natal dispersal distances may be shaped by a variety of intrinsic and extrinsic factors, and remain poorly quantified in most groups, highlighting the need for indices that capture variation in dispersal among species. In birds, it is hypothesized that dispersal distance can be predicted by flight efficiency, which can be estimated using wing morphology. However, the use of morphological indices to predict dispersal remains contentious and the mechanistic links between flight efficiency and natal dispersal are unclear. Here, we use phylogenetic comparative models to test whether hand‐wing index (HWI, a morphological proxy for wing aspect ratio) predicts natal dispersal distance across a global sample of 114 bird species. In addition, we assess whether HWI is correlated with flight usage in foraging and daily routines. We find that HWI is a strong predictor of both natal dispersal distance and a more aerial lifestyle. Our results support the use of HWI as a valid proxy for relative natal dispersal distance, and also suggest that evolutionary adaptation to aerial lifestyles is a major factor connecting flight efficiency with patterns of natal dispersal. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,986

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)0,0150,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
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.

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

Citations59
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFunctional EcologyMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207