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Enregistrement W4408377038 · doi:10.1038/s41598-025-93442-2

Factors underlying migratory timing of a seasonally migrating bird

2025· article· en· W4408377038 sur OpenAlexaff
Taylor J. Bobowski, Christen M. Bossu, Rafael Rueda‐Hernández, Teia M. Schweizer, Ingrid Tello-Lopez, Thomas B. Smith, Richard Evan Feldman, Emily B. Cohen, Kristen Ruegg

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bird migration has fascinated natural historians and scientists for centuries. While the timing of migration is known to vary by species, population, sex, and individual, identifying the cause of this variation can be challenging. Here we investigate factors underlying migratory timing in a long-distance migratory bird, the Common Yellowthroat (Geothlypas trichas), using a population genomic approach. We begin by creating a map of genetic variation across geographic space (a "genoscape") using lcWGS from across the breeding range. We then utilize genetic assays to assign 249 wintering and 1050 northward migrating birds to genetically distinct breeding populations. Additionally, we estimate the expected spring onset date in each predicted breeding region and calculate the remaining migratory distance for northward migrating birds. Our findings indicate that when population genetic structure is not a factor in the analysis, it appears that birds captured early in the season are migrating to breeding grounds where spring arrives later, which contrasts with prior research. However, when we incorporate population structure into our analysis, our results align with predictions, indicating that birds captured earlier in the season are indeed heading to breeding grounds where spring arrives earlier. Further analysis revealed that the disparity between results obtained with and without population genetic structure can be attributed to the fact that individuals from the western genetic group migrate three times the distance to the west, despite breeding at the same latitude. Our findings suggest that categorizing large numbers of migrating birds into genetically distinct groups can reveal population-specific patterns in migratory timing and shed light on the relative contributions of different selective forces responsible for the observed patterns.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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