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Enregistrement W4231508231 · doi:10.1139/z00-086

Egg size, contents, and quality: maternal-age and -size effects on house fly eggs

2000· article· en· W4231508231 sur OpenAlexfundvenueno aff
Grant S. McIntyre, R. H. Gooding

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAvian clutch sizeMaternal effectAnimal scienceReproductionEcologyOffspringPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Egg size is generally regarded as a good predictor of egg quality. However, in phenotypic studies it is difficult to separate the effects of egg-size variation from the effects of the underlying cause of the differences in egg size. We examined the relationships between the size, shape, hatch rate, and biochemical and energy contents of house fly (Musca domestica L.) eggs using two distinct sources of egg-size variation: maternal age and maternal size. By comparing relationships among egg parameters between manipulations we were able to distinguish some maternal effects from pure egg-size effects. Maternal age was negatively correlated with clutch size, egg volume, hatch rate, and lipid content, but was not correlated with protein, carbohydrate, or energy content. Female size did not affect hatch rate or biochemical and energy contents, but was positively correlated with clutch size and egg volume. Partial correlation analyses revealed that egg-size variation due to maternal-age effects was unrelated to hatch rate, but that egg-size variation due to maternal-size effects was weakly negatively correlated with hatch rate. The results suggest that large and small house fly eggs differ primarily in size and that within size classes there is significant variation in other egg parameters. Size is not a useful predictor of egg quality in this system.

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 enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations54
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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