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Enregistrement W4308786841 · doi:10.7717/peerj.14327

Weather and nest cavity characteristics influence fecundity in mountain chickadees

2022· article· en· W4308786841 sur OpenAlexafffundabout
Andrea R. Norris, Kathy Martin, Kristina L. Cockle

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEcologyNest (protein structural motif)FecundityMountain pine beetleBroodAvian clutch sizeBiologyGeographyReproductionPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Examining direct and indirect effects on reproduction at multiple scales allows for a broad understanding of species’ resilience to environmental change. We examine how the fecundity of the mountain chickadee ( Poecile gambeli ), a secondary cavity-nesting, insectivorous bird, varied in relation to factors at three scales: regional weather conditions, regional- and site-level food availability, site-level community dynamics, and nest-level cavity characteristics. We hypothesized that earlier laying dates and higher fecundity (clutch size, nest survival, brood size) would be associated with milder climatic conditions, increased food from insect outbreaks, lower densities of conspecifics and nest predators (red squirrel; Tamiasciurus hudsonicus ), and safer (smaller, higher) cavities. Methods We collected data on laying date, clutch size, brood size, nest fate (success/failure), and cavity characteristics from 513 mountain chickadee nests in tree cavities in temperate mixed coniferous-broadleaf forest in interior British Columbia, Canada, from 2000 to 2011. We surveyed annual abundances of mountain chickadees and squirrels using repeated point counts, and mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae ) and lepidopteran defoliators by monitoring host trees and by using regional-scale aerial overview forest insect survey data. We used weather data (temperature, rain, snow) from a local Environment and Climate Change Canada weather station. We modeled laying date, clutch size, daily nest survival, and brood size as a function of predictors at regional-, site-, and nest-scales. Results and Conclusions Measures of fecundity varied dramatically across years and spatial scales. At the regional (study-wide) scale, chickadees laid earlier and larger first clutches in warmer springs with minimal storms, and daily nest survival (DSR) increased with a 2-year lag in growing season temperature. Despite a doubling of mountain chickadee density that roughly accompanied the outbreaks of mountain pine beetle and lepidopteran defoliators, we found little evidence at the site scale that fecundity was influenced by insect availability, conspecific density, or predator density. At the nest scale, DSR and brood size increased with clutch size but DSR declined with nest cavity size indicating a positive reproductive effect of small-bodied cavity excavators. Double-brooding, rare in chickadees, occurred frequently in 2005 and 2007, coinciding with early breeding, high food availability from insect outbreaks, and warm spring temperatures with 0-1 spring storms. Our results support the idea that fecundity in secondary cavity-nesting species is impacted directly and indirectly by weather, and indirectly through changes in community dynamics ( via cavity resource supply). We stress the importance of adopting holistic, community-level study frameworks to refine our understanding of fecundity in opportunistic and climate-sensitive species in future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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