Common Loon, <em>Gavia immer</em>, Breeding Success in Relation to Lake pH and Lake Size Over 25 Years
Notice bibliographique
Résumé
I monitored Common Loon (Gavia immer) breeding success in relation to lake pH (range 4.0–8.5) between 1982 and 2007 on 38 single-pair lakes (5–88 ha) in the Sudbury, Ontario, area. No chicks fledged on lakes with pH < 4.4. Chicks fledged on lakes with slightly higher pH only if the lakes were relatively large. Acidic lakes became less acidic as sulphur dioxide emissions from the Sudbury smelters and sulphur deposition from other long-range sources decreased. Two lakes initially too acidic to support successful loon reproduction eventually had successful reproduction. One loon pair used two large acidic lakes (combined area 140 ha) connected by shallow rapids, and one of the adults made extremely long dives (average = 99 s) while foraging for the chicks. One chick died on that lake after apparently ingesting a very large food item; the lack of smaller items was attributed to the lake’s acidity. My results suggest that a shortage of food for chicks is the main reason why low pH reduces breeding success. I suggest that, for lakes without high levels of dissolved organic carbon (DOC), the critical pH for loon breeding success is approximately 4.3, and the suboptimal pH is approximately 4.4–6.0.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».