Biologging, Remotely-Sensed Oceanography and the Continuous Plankton Recorder Reveal the Environmental Determinants of a Seabird Wintering Hotspot
Notice bibliographique
Résumé
Marine environments are greatly affected by climate change, and understanding how this perturbation affects marine vertebrates is a major issue. In this context, it is essential to identify the environmental drivers of animal distribution. Here, we focused on the little auk (Alle alle), one of the world's most numerous seabirds and a major component in Arctic food webs. Using a multidisciplinary approach, we show how little auks adopt specific migratory strategies and balance environmental constraints to optimize their energy budgets. Miniature electronic loggers indicate that after breeding, birds from East Greenland migrate >2000 km to overwinter in a restricted area off Newfoundland. Synoptic data available from the Continuous Plankton Recorder (CPR) indicate that this region harbours some of the highest densities of the copepod Calanus finmarchicus found in the North Atlantic during winter. Examination of large-scale climatic and oceanographic data suggests that little auks favour patches of high copepod abundance in areas where air temperature ranges from 0°C to 5°C. These results greatly advance our understanding of animal responses to extreme environmental constraints, and highlight that information on habitat preference is key to identifying critical areas for marine conservation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».