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Enregistrement W4294550708 · doi:10.1139/cjz-2022-0028

Drivers of winter population cycles in the Varied Thrush (<i>Ixoreus naevius</i>)

2022· article· en· W4294550708 sur OpenAlexvenueno aff
Walter D. Koenig, Johannes M. H. Knops

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceU.S. Forest ServiceNature ConservancyCalifornia Department of Parks and RecreationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAcornAbundance (ecology)BiologySeasonal breederRange (aeronautics)ThrushEcologyPopulationBorealDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drivers of year-to-year difference in winter abundance patterns, particularly dramatic in the “eruptions” of many boreal seed-eating birds, are poorly understood. Varied Thrush ( Ixoreus naevius (Gmelin, 1789)), endemic to the Pacific Northwest of North America, is a boreal species that exhibits pronounced, often biennially cyclic, changes in winter abundance within most of its normal wintering range. Although the drivers of this variability have not previously been explored, it has been suggested that differences in acorn abundance, a key winter food resource, might be important. Here, we examine three hypotheses for the drivers of this pattern: the acorn crop within the bird's normal winter range, weather within the bird's winter range, and weather during the previous breeding season within the bird's breeding range. Analyses supported the importance of breeding season conditions, particularly breeding season rainfall, with more birds wintering following wetter years. No support was found for the hypotheses that winter conditions, neither the acorn crop nor winter weather, correlate with winter abundance patterns. For this forest species, year-to-year differences in winter abundance patterns are apparently not driven by the “pull” of winter food supply or winter conditions, but by environmental factors during the prior breeding season that presumably affect reproductive success and subsequent population size.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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