Brood sex ratios in Merlins reflect characteristics of the associated breeding male and population density
Notice bibliographique
Résumé
Population‐level estimates of offspring sex ratios in birds typically approximate parity whereas biased ratios within nests are not uncommon. In sexually dimorphic raptors, the costs and relative fitness benefits of rearing male and female progeny vary with changing environmental circumstances. This may lead to substantial deviations from balanced investment in offspring of a particular sex by individual parents. Based on a 13‐year dataset for breeding Merlins Falco columbarius in Saskatoon, Canada, we used a model selection approach to assess the influence of parents, nest‐mates and nesting area on brood sex ratio during the nestling phase. The best model for predicting brood sex ratio included age of the breeding male and brood size for each nest ( n = 127); nests with older male breeders and smaller brood sizes had more female young. The population‐level annualized average proportion of male offspring was 0.472 ± 0.017 (mean ± standard error), but tended towards greater production of female young during an initial period of population growth (8 years, 10–21 pairs; proportion male 0.435 ± 0.031) versus a period when the population fluctuated around a presumed carrying capacity (11 years, 24–33 pairs; proportion male 0.500 ± 0.017). Energetics appears to be a finely tuned mechanism driving sex ratio allocation in Merlins at both brood and population levels. Provisioning food for young in the nest represents the male's ability to successfully capture prey, reflecting his age and/or experience, as well as the availability of prey to the male. Confounding this mechanism to determine sex ratio allocation are the pressures created by population dynamics that dictate competition for resources both within the nest (brood size) and external to the nest (population density).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».