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Record W2399114775

Effets de la disponibilité spatiotemporelle des partenaires et des coûts de déplacement sur les patrons de paternité hors couple chez l’hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor)

2016· article· fr· W2399114775 on OpenAlexfundaboutno aff
Geneviève Coudé

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicLivestock and Poultry Management
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
KeywordsBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La connectivité fonctionnelle est reconnue pour altérer la fréquence des rencontres entre les individus et potentiellement affecter les coûts en lien avec la recherche de partenaires sexuels. La structure du paysage peut conséquemment engendrer de la variation dans le succès reproducteur des individus et par le fait même, modifier les opportunités de sélection sexuelle. Le but de cette étude était d’identifier l’influence de la structure du paysage sur les patrons de paternités hors couple (EPP) chez l’Hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor), un insectivore aérien en déclin depuis environ 30 ans au Québec. Plus précisément, il était question d’évaluer l’importance relative de la disponibilité spatiotemporelle des partenaires potentiels, de la perméabilité de l’environnement aux mouvements, des caractéristiques individuelles, et des interactions entre certaines de ces variables sur la probabilité qu’un mâle fertilise une femelle, sur le nombre de mâles hors couple ayant fertilisé une femelle et enfin, sur le nombre de jeunes hors couple produits par une femelle. Pour se faire, une approche spatialement explicite basée sur la théorie des circuits a été employée. La collecte de données s’est faite sur 8 saisons de reproduction au sein d’un réseau de 40 fermes (10 nichoirs/ferme) situé le long d’un gradient d’intensification agricole de manière à ce que les individus se retrouvent dans des conditions socioécologiques contrastées.
\n Selon les résultats obtenus, la densité de partenaires potentiels non locaux (i.e. hors ferme, mais au sein d’un rayon de 15 km) a eu un effet négatif sur la probabilité que deux individus produisent des jeunes hors couple, probablement à cause de l’effet de dilution entre compétiteurs. Cette même variable a également induit une augmentation du nombre de pères hors couple non locaux et de leurs jeunes dans une couvée donnée, mais seulement lorsque la résistance aux déplacements était faible. La densité locale a pour sa part eu l’effet inverse, ce qui laisse penser que les femelles auraient tendance à se contenter de leurs voisins immédiats quand les coûts de recherche dans le paysage sont trop élevés en comparaison à ce qui est disponible à proximité. Quant aux caractéristiques individuelles, leurs effets semblent négligeables à l’exception faite de la charge parasitaire moyenne des mâles locaux, laquelle pousserait les femelles à chercher des mâles en dehors de la ferme lorsqu’elle est élevée. Ce facteur ne représente toutefois pas seulement un indice potentiel de la qualité des jeunes produits par ces mâles, mais aussi un risque direct de transmission de parasites lors de copulations hors couple. Somme toute, il semble que les patrons de EPP soient davantage affectés par les variables du paysage que par la morphologie et la condition physique des individus. Ces découvertes sont d’un intérêt particulier puisque la compréhension des effets de l’écologie sur les paternités hors couple est essentielle pour une meilleure connaissance de la sélection sexuelle, des stratégies d’appariement et par le fait même, des processus évolutifs. De plus, identifier le rôle joué par le paysage dans les stratégies sexuelles pourrait aider à élaborer des plans de conservation appropriés pour les espèces dont le déclin est attribuable à des changements dans l’environnement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.167
Threshold uncertainty score0.991

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
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