Mountain Bluebird Colour and Temperature Data
Notice bibliographique
Résumé
Birds exhibit a vast array of colours and ornaments and while much work has focused on understanding the function and evolution of carotenoid- based colours (red, orange, yellow), structural colouration (blue, green, purple, iridescent) can also play a key role in sexual signaling. Several studies have examined how factors such age may influence structural colour, however few studies have looked at how structural colour may be influenced by environmental conditions such as variation in weather conditions experienced during moult. In this study, we examined variation in structural colour expression in relation to age as well as rainfall and temperature during post-breeding moult for a population of Mountain Bluebirds (Sialia currucoides) in Western Canada over nine breeding seasons. Overall, we found structural colouration was explained by sex, age, and weather patterns during moult. At a population level, tail and rump feathers from males were more colourful (higher brightness and chroma, hue values shifted more towards UV) than females, and adults were more colourful than juvenals. Male and female rump feathers generally became less colourful with age. Noise-receptor colour models revealed colour differences were discernible among sexes, suggesting bluebird colouration is an important sexual signal. Tail and rump plumage variation was associated with weather during moulting periods, though the effects were sex- and age-dependent. Female plumage was generally more colourful following wetter and warmer early summers, while males were more colourful following warmer late summers, and plumage of older birds was more resilient to colour variation due to weather patterns. We suggest that more rainfall may increase insect abundance and thus improve food intake and overall condition of Mountain Bluebirds. This is one of the first studies to examine how both age and weather conditions concurrently influence the expression of structural colours in birds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».