Long-term, not short-term, temperatures predict timing of egg laying in European Starling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature, particularly within ~1 month of egg laying, is thought to be an important, short-term cue used by female birds to calibrate timing of breeding to local conditions. Here, we show that a relatively broad, long-term, temperature window (January 2 to April 4, 92 days; r2 = 0.73) best predicted timing of egg laying in European Starlings (Sturnus vulgaris). A “mid-winter” temperature window was also strongly correlated with laying date (r2 = 0.58), but we found no support for an influence of short-term temperatures immediately before egg laying. We assessed the relationship between ambient temperature and timing of egg laying using three complimentary approaches: (1) an “unconstrained,” exploratory analysis; (2) a traditional sliding window approach; and (3) specific, biologically informed temperature windows. Our results contrast with the widely held view that short-term, prebreeding temperatures best predict variation in laying because they allow birds to adjust timing of breeding to local conditions around the time of egg laying. This means that mechanisms that allow integration of long-term temperature information must exist in birds—perhaps most parsimoniously involving indirect effects of temperature on growth of the bird’s ectothermic insect prey—even though these are currently poorly characterized.
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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) | 0,001 | 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 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 ».