Population response to environmental productivity throughout the annual cycle in a migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental factors affect migratory animal populations in every phase of their annual cycle and have significant impacts on breeding success and survival. The Breeding Bird Survey provides a long‐term database for examining population trends in North American birds, allowing us to examine large‐scale environmental factors that influence population abundance. We examined plant productivity as measured by normalized difference vegetation index (NDVI) over a 24‐year period from 1983–2006 in bird conservation regions (BCRs) that overlapped Bullock's oriole ( Icterus bullockii ) breeding, moult, and wintering ranges to ask whether plant productivity in 1 year influences population abundance in the subsequent breeding season. Bullock's orioles have a moult‐migration strategy, with a stopover moult in the Mexican monsoon region, which necessitates examining each stationary phase of the bird's annual cycle to understand the impacts of environmental factors on population abundance. Our results show increased breeding abundance in three (Great Basin, Coastal California and Shortgrass Prairies) of the six BCRs in which the species breeds following years with high NDVI values. We did not detect a response of breeding abundance to high NDVI values in the previous year in either the moulting region or in their primary over‐wintering area in central Mexico. Our results demonstrate that large‐scale annual variation in primary productivity on the breeding grounds can have an impact on breeding abundance in the following season, but further studies on migratory connectivity and on ecological mechanisms during the non‐breeding seasons are needed to understand why we did not detect an influence of productivity during these periods.
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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 | 0,001 |
| 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 ».