Detecting population heterogeneity in effects of North Atlantic Oscillations on seabird body condition: get into the rhythm
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».