Data from: Mid-winter temperatures, not spring temperatures, predict breeding phenology in the European starling Sturnus vulgaris
Notice bibliographique
Résumé
In many species, empirical data suggest that temperatures less than 1 month before breeding strongly influence laying date, consistent with predictions that short lag times between cue and response are more reliable, decreasing the chance of mismatch with prey. Here we show in European starlings (Sturnus vulgaris) that mid-winter temperature ca 50–90 days before laying (8 January–22 February) strongly (r2 = 0.89) predicts annual variation in laying date. Mid-winter temperature also correlated highly with relative clutch size: birds laid later, but laid larger clutches, in years when mid-winter temperatures were lower. Despite a high degree of breeding synchrony (mean laying date 5–13 April = ±4 days; 80% of nests laid within 4.8 days within year), European starlings show strong date-dependent variation in clutch size and productivity, but this appears to be mediated by a different temporal mechanism for integration of supplemental cue (temperature) information. We suggest the relationship between mid-winter temperature and breeding phenology might be indirect with both components correlating with a third factor: temperature-dependent development of the starling's insect (tipulid) prey. Mid-winter temperatures might set the trajectory of growth and final biomass of tipulid larvae, with this temperature cue providing starlings with information on breeding season prey availability (though exactly how remains unknown).
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 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) | 0,002 | 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 ».