Habitat Characteristics and Nest Predation do not Explain Clustered Breeding in Least Flycatchers (Empidonax Minimus)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animals often exhibit territorial spatial structure in their breeding habitat. This clustering behavior is not well understood. We reviewed eight hypotheses for clustering and tested two ecological hypotheses for the formation of dense, territorial clusters in the Least Flycatcher (Empidonax minimus), a socially monogamous forest bird. The material resources hypothesis suggests that clustering is a response to habitat heterogeneity in vegetation, food, or both. The predation hypothesis proposes that clustering may reduce nest predation. Univariate and multivariate analyses of 170 vegetation plots from 1997 to 1998 indicated that forest-stand structure and tree species composition could not explain clustering in our population (predictions 1–3). Comparison of mean arthropod biomass inside with arthropod biomass outside two clusters sampled in 1999 using Malaise traps revealed that potential food resources were also unrelated to clustering (prediction 4). Nest predation rates were not correlated with territory position in clusters or with cluster size. In addition, predation rates were similar for clustered and solitary pairs (predictions 5–7). We conclude that habitat characteristics and nest predation do not explain clustered breeding in Least Flycatchers, though further tests of those hypotheses would be helpful. We develop the idea that the pursuit of extrapair copulations may promote clustered breeding. Future studies of territorial spatial structure in Least Flycatchers and other species should consider explanations based on mating behavior concomitant with ecological explanations for clustering.
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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) | 0,002 | 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 ».