Changes in the timing of spring and autumn migration in North American migrant passerines during a period of global warming
Notice bibliographique
Résumé
Butler (2003) used first arrival dates (FADs) of 103 migrant birds in northeastern USA and found that both long‐distance migrants (LDMs; wintering south of the USA) and short‐distance migrants (SDMs; wintering in the southern USA) arrived earlier in the second half of the 20th century than they had in the first, consistent with scenarios of global warming; the trend was stronger in SDMs. Using FADs to characterize migration systems can be problematic because they are data from one tail of a distribution, they comprise a mostly male population and they may not correlate well with the balance of the migration period. FADs also provide no information about autumn migration. This paper uses a banding dataset from Long Point Bird Observatory, Ontario, for 14 passerines for a period of global warming (1975–2000), taking these issues into account. The data were filtered to minimize effects of unequal netting effort (147 491 resulting records), and the passage dates then calculated in each season of each year for the 1st, 2nd and 3rd quartiles for regression analysis. Only two of 13 species analysed in the spring showed significantly earlier passage times, although the overall trend was towards earlier spring migration, especially among SDMs. Autumn responses were more prevalent, however, and in some cases more dramatic with six of 13 species showing delayed migration (four SDMs, two LDMs). Two LDMs exhibited earlier autumn migration. Where earlier spring migration occurred, both sexes appeared to contribute to the change. Where delayed migration occurred in autumn, both sexes and both adults and hatch‐year birds appeared to contribute in at least some cases. The spring FAD results are consistent with those of Butler, but when the whole migration is considered, change is far from universal in spring and is in fact more substantial and complex in autumn.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».