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Enregistrement W92201734

Nectar exploitation by songbirds at Mediterranean stopover sites

2010· article· en· W92201734 sur OpenAlexaff
Jacopo G. Cecere, Constanza Matricardi, Béatrice Frank, Simona Imperio, Fernando Spina, Gabriel Gargallo, Christos Barboutis, Luigi Boitani

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNectarGeographyHumanitiesBiologyArtBotanyPollen
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nectar exploitation by songbirds at Mediterranean stopover sites. The nectar use by songbirds in Europe is reported by many authors but several of them refer to local or occasional events on both introduced and native plants. A study carried out on Ventotene Island (Italy) shows that nectar could be an important food resource for migrants which land at stopover sites. In this study we investigated the distribution of nectar feeding behaviour at Mediterranean stopover sites in spring, checking 10 species for the presence of pollen on plumage during ringing activities carried out at 14 stopover sites placed in Spain, Italy and Greece. Moreover we investigated the possible relationship between nectar consumption by migrants and vegetation at three stopover sites, through the time budget analysis of 8 species during no-flight activities. Sylvia and Phylloscopus species were often found to use nectar, the former more frequently than the latter. However, nectar exploitation results usual only at 2 Mediterranean sites out of 14, Ventotene and Antikythira (Greece), while it seems to be common at African stopover sites. The analysis of time budget and the pattern of nectar feeding distribution at stopover sites suggests that in the Mediterranean region nectar consumption is most likely related to the youngest phases of vegetation, these possibly being richer in flowering plants potentially usable by songbirds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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