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Enregistrement W7066758107

Individual Variation in Behavior Among Male Blue Grouse

2024· article· en· W7066758107 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam TrustsUniversity of Alberta
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101DysgeusiaLiquationDiafiltrationEmperipolesisTriacetinDurvalumab
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual variation in behavior among male Blue Grouse Martin K, McNlcho!! Ornithologists, and banders in particular, studying populations of birds in the wild are frequently impressed by individual variations in behavior, with certain individuals consistently acting in a manner different from other conspecifics of the same sex and age.As noted by Thomson {1964}, such variability might be expected to be even greater than morphological variation, as behavior may be determined by genetics, experience, or both.Indeed, variation to an individual level is documented well for some behavioral components, such as ca]] notes and song {e.g.Falls 1969; Beer 1970; Falls and McNicho]] in press}.Yet, few behavior studies stress such variability, except in relation to such practica] problems as trapability {e.g.Doan 1976; Hamerstrom and Hamerstrom 1977}, band removal affecting population estimates, longevity data and other information based on banding returns {Wiseman 1977}, and persistent difficulty of feeding some individuals in captivity {Berry 1975}.Studies, such as those by Kennard {1894}, Lockley {1940}, 'and Partridge {1976}, emphasizing individual variation in behavior, are relatively few.The current development of fast and efficient methods of analyzing large volumes of numerical data make the quantification of behavior both valuable and tempting.Yet behavior patterns are rarely so stereotyped as to allow ready tabulations without loss of qualitative information.Knowledge of individual variation, however, does allow quantification of behavior with considerable confidence.For example, 13 male Blue Grouse (Dendragapus obscurus) on Vancouver Island, British Columbia showed distinct differences in responses to playbacks of taped hooting (the song of Blue Grouse), at the boundaries of their territories in 1973 (Tables I and2).Nevertheless, by combining several behavioral parameters, J.B. Falls and I were able to demonstrate that each individual showed less response to the songs of neighbors from the correct direction than to songs of other individuals (Falls and McNicholl in press).All but one of these birds were color-banded, enabling us to confirm individual identity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,172 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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