MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2006435368 · doi:10.1111/j.1600-0706.2010.18508.x

Detecting population heterogeneity in effects of North Atlantic Oscillations on seabird body condition: get into the rhythm

2010· article· en· W2006435368 sur OpenAlexaff
Sébastien Descamps, Nigel G. Yoccoz, Jean‐Michel Gaillard, H. Grant Gilchrist, Kjell Einar Erikstad, Sveinn Are Hanssen, Bernard Cazelles, Mark R. Forbes, Joël Bêty

Notice bibliographique

RevueOikos · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdNorth Atlantic oscillationArcticClimate changePopulationEcologyEiderLatitudeBiologyGeographyEnvironmental sciencePredationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climatic influences on animal populations, mediated by changes in condition‐dependent survival or reproduction, have long intrigued ecologists. We analyzed links between winter North Atlantic Oscillations (NAO), a large scale climatic phenomenon affecting weather conditions over the North Atlantic and the Arctic, and average pre‐laying body mass in common eiders. Body mass is a good proxy for condition‐dependent reproductive output in this species. Time series links were assessed for two eider populations breeding at high latitudes, over a 10‐ and a 21‐year time series. Winter NAO affected body mass in both populations and these effects were easier to detect when changes in the series rhythm were assessed using a novel method based on data discretization and information theory, rather than detection based on changes in amplitude, assessed using traditional linear models. Winter conditions affected body condition of eiders in both populations. Different mechanisms, however, are likely to be involved in the two populations, one being presumably affected by direct effects of climate and the other by effects through the food chain. Therefore, the same species can respond along different pathways to the same large scale climatic pattern, an important consideration when seeking to understand or manage the response of species to present and future climate change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOikosMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207