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Enregistrement W4250131003 · doi:10.1139/z01-019

Survival in adults of the water frog<i>Rana lessonae</i>and its hybridogenetic associate<i>Rana esculenta</i>

2001· article· en· W4250131003 sur OpenAlexvenueno aff
Anna-Katherina Holenweg Peter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRanaMark and recaptureMatingLarvaSurvival rateEcologyZoologyDemographyPopulationAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using recent developments in capture–mark–recapture modelling, I analysed survival rates of adults of two species of water frogs, the parent species Rana lessonae and its sexual parasite, the hybrid Rana esculenta. Frogs were caught in four different breeding ponds between 1995 and 1998 and the effects of genotype (= species), sex, pond, and time on survival rates and recapture probabilities were tested. Survival rates were consistently higher in R. lessonae than in R. esculenta. Recapture probability was higher in males than in females. In both species, survival rates were constant during spring and summer and similar in all years of the investigation, average monthly survival rates being lower than those during autumn and winter. The variation in annual survival rates (72–84% for R. lessonae and 53–70% for R. esculenta) is probably caused by differences in winter survival rates. Capture–mark–recapture models cannot separate mortality and emigration and hence usually underestimate survival rates. To eliminate this source of error, I quantified emigration, which ranged from 0 to 29% at the four ponds. After correcting for these emigration rates, I found no differences in survival rates among the four ponds. The overall high survival rates of adult R. lessonae compared with R. esculenta partially compensate for the hybrid's initial reproductive advantage in terms of mating, fertility, and larval development and, hence, contribute to stabilising mixed populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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