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Enregistrement W4400722299 · doi:10.1139/cjz-2024-0060

Determinants of multiple brooding in Barn Swallows (<i>Hirundo rustica</i>) in Atlantic Canada

2024· article· en· W4400722299 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hilary A. R. Mann, Tara L. Imlay, Marty L. Leonard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaFonds en Fiducie pour la Faune du Nouveau-BrunswickKillam Trusts
Mots-clésHirundoBiologyBarnEcologyFisheryZoologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple brooding is an important component of reproductive success in many birds and the frequency of this behaviour has been linked to intrinsic (e.g., age, experience) and extrinsic factors (e.g., weather and food availability). When extrinsic factors drive multiple brooding, it may be possible to identify conservation actions to support multiple-brooded species at risk. The Barn Swallow ( Hirundo rustica Linnaeus, 1758), is a multiple-brooded aerial insectivore, currently listed as Threatened on Canada’s Species at Risk Act. We examined how weather, landcover, the presence of livestock and metal roofs (with associated heat) above nests affected the likelihood of multiple brooding in Barn Swallows nesting in Nova Scotia and New Brunswick, Canada. We found that sites with a lower proportion of open habitats, including pastures, hayfields, and lawns, within the typical foraging range (i.e., 400 m) of nests, were associated with a higher probability of multiple brooding. Also, multiple brooding may be less likely in windy conditions. We found no effect of proportion of other landcover types, weather conditions, livestock or metal roofs above nests. When possible, decreasing the proportion of open habitats around breeding sites could result in higher rates of multiple brooding, and in turn, help slow population declines.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
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
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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