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Enregistrement W2066345192 · doi:10.1371/journal.pone.0102162

Balancing Energy Budget in a Central-Place Forager: Which Habitat to Select in a Heterogeneous Environment?

2014· article· en· W2066345192 sur OpenAlexafffund
Martin Patenaude‐Monette, Marc Bélisle, Jean‐François Giroux

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForagingHabitatEcologyPredationRiparian zoneBiologyEnergy budgetBroodOptimal foraging theoryRange (aeronautics)OccupancyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foraging animals are influenced by the distribution of food resources and predation risk that both vary in space and time. These constraints likely shape trade-offs involving time, energy, nutrition, and predator avoidance leading to a sequence of locations visited by individuals. According to the marginal-value theorem (MVT), a central-place forager must either increase load size or energy content when foraging farther from their central place. Although such a decision rule has the potential to shape movement and habitat selection patterns, few studies have addressed the mechanisms underlying habitat use at the landscape scale. Our objective was therefore to determine how Ring-billed gulls (Larus delawarensis) select their foraging habitats while nesting in a colony located in a heterogeneous landscape. Based on locations obtained by fine-scale GPS tracking, we used resource selection functions (RSFs) and residence time analyses to identify habitats selected by gulls for foraging during the incubation and brood rearing periods. We then combined this information to gull survey data, feeding rates, stomach contents, and calorimetric analyses to assess potential trade-offs. Throughout the breeding season, gulls selected landfills and transhipment sites that provided higher mean energy intake than agricultural lands or riparian habitats. They used landfills located farther from the colony where no deterrence program had been implemented but avoided those located closer where deterrence measures took place. On the other hand, gulls selected intensively cultured lands located relatively close to the colony during incubation. The number of gulls was then greater in fields covered by bare soil and peaked during soil preparation and seed sowing, which greatly increase food availability. Breeding Ring-billed gulls thus select habitats according to both their foraging profitability and distance from their nest while accounting for predation risk. This supports the predictions of the MVT for central-place foraging over large spatial scales.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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