Breeding ecology of Horned Puffins (<i>Fratercula corniculata</i>) in Alaska: annual variation and effects of El Niño
Notice bibliographique
Résumé
Both within and among seabird species, different aspects of breeding biology may respond to changes in prey availability in distinct ways, and the identification of species-specific breeding parameters that are sensitive to food availability is useful for monitoring purposes. We present data from a 5-year study (19951999) of the breeding ecology of Horned Puffins (Fratercula corniculata) in Alaska. The El Niño Southern Oscillation event of 19971998 provided an opportunity to examine the sensitivity of various breeding parameters to a reduction in prey availability caused by the anomalous oceanographic conditions of 1998. Horned Puffins were able to maintain high fledging success (8397%) over the 5 years of the study, despite the poor local feeding conditions in 1998. The rate of increase in chick mass was lowest in 1998, and evidence suggests that chicks also fledged at the youngest ages in that year. The impacts of reduced food availability on growth varied among body structures, suggesting differential allocation of energy and nutrients. There was no variation among years in either chick diet or the mass of food loads delivered by adults. We suggest that rates of chick growth, specifically mass increase, may be a good parameter to measure for use in monitoring Horned Puffins.
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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 | 0,000 | 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 ».