Season and ambient air temperature influence the distribution of mites (<i>Proctophyllodes stylifer</i>) across the wings of blue tits (<i>Parus caeruleus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the distribution of the wing-feather mite Proctophyllodes stylifer (Buckholz 1869) on the flight feathers of blue tits (Parus caeruleus) were studied throughout the seasons and in relation to ambient air temperature at three combinations of study sites (Lancashire, West Midlands, and South Midlands). We tested the hypotheses that the distribution of mites is influenced in part by season and ambient air temperature. In the winter months mites clustered predominantly on the tertiary feathers, whereas in late spring, summer, and autumn, mite-infestation scores were higher on the proximal primary and secondary feathers. Three approaches were employed to determine whether this seasonal redistribution of mites arose as a response to changes in microclimate, probably ambient air temperature, rather than to season per se. Firstly, meteorological data for the Lancashire study sites, and our own monitoring of the precise air temperature at the time of handling and inspection at the West Midlands study sites, enabled us to establish a link between distribution pattern and ambient temperature. Secondly, limited observations on the distribution of mites on birds recaptured when ambient air temperatures differed by 5°C or more between first and second nettings, one temperature being below 10°C and the other above, supported the idea that the change in distribution was associated with air temperature. Finally, the results of a small experiment in which heavily infested birds caught on a day when air temperatures ranged from 9 to 11°C were taken indoors and temporarily subjected to a higher ambient air temperature (20 min) prior to re-inspection and release also confirmed that mite movement was associated with the temperature of their environment. We conclude that the seasonal changes in distribution were driven by microclimatic changes, in part by temperature.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».