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Enregistrement W6929819299 · doi:10.5061/dryad.47d7wm3pn

Data for: Age, sex, and temperature shape within- and among-individual space use in Black-capped Chickadees

2024· dataset· en· W6929819299 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingDominance (genetics)JuvenileSpace (punctuation)PopulationVariation (astronomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, spatial ecology studies have focused on average movement patterns within animal groups; however, recent studies highlight the value of considering movement decisions both within and among individuals. Using a marked population of Black-capped Chickadees (Poecile atricapillus), we used the number of unique feeders an individual visits within our study area as a proxy for space use to assess the causes and consequences of within- and among-individual differences in chickadee space use. We found that as temperature decreased, the feeding rate increased. Females, but not males, increased the number of unique feeders used coincident with the temperature-related increase in feeding rates. This may be due to sex-related differences in dominance, where males which are the dominant sex in chickadees, have priority access to feeders, while females increase their foraging areas to meet higher energetic demand. We also found that independent of temperature, juvenile males used more unique feeders than adult males. We suggest that this may be due to age-specific benefits of space use in males, where un-paired juvenile males may increase feeder exploration to gain information about potential mates. Finally, although chickadees showed repeatable differences in space use throughout our study, we found no evidence that space use predicted annual survival. Overall, our results suggest that dominance hierarchies and individual energetics impact within- and among-individual variation in space use. We provide suggestions for future studies to enhance understanding of fitness-related consequences of within- and among-individual variation in space use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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