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Enregistrement W7079514396 · doi:10.26108/k9pd-cd75

Nest feathering by tree swallows (Tachycineta bicolor) in response to artificial warming

2014· article· en· W7079514396 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcadiaU-DEV · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeatherNest (protein structural motif)Nova scotiaNest boxFacultativeFlight featherPasser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bird nests protect eggs, developing young, and incubating adults from inclement weather and predation. In Tree Swallows (Tachycineta bicolor) females are solely responsible for incubating eggs. Prior to and while females are incubating, males compete with rivals for feathers that they use to line nests. The thermal benefits hypothesis proposes that this is because maintenance of proper egg temperatures is critical. I tested the thermal benefits hypothesis: I predicted that artificially heating Tree Swallow nests would result in addition of fewer feathers. I quantified feathers from Tree Swallow nests in the Annapolis Valley, Nova Scotia, and St. Denis, Saskatchewan. Nesting started the first week of May and continued into mid June. At both locations nests were randomly assigned to control or experimental treatments. In Nova Scotia wire platforms were added under nests early in nest-building so that later manipulations would cause reduced disturbance. Experimental nests had 24h heating pads (spent pads were used for controls) placed under them that were replaced daily until culmination of incubation. Contrary to the thermal benefits hypothesis, there was no statistically significant difference in feather numbers between control and experimental nests. However, nests initiated earlier in the season had significantly more feathers than those initiated later in the season. Further studies will have to be conducted to determine if feather addition is also facultative in response to other variables. Key words: artificial heating, nest feathering, Tachycineta bicolor, Tree Swallow.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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