One species but two patterns: Populations of the Hudsonian Godwit (<i>Limosa haemastica</i>) differ in spring migration timing
Notice bibliographique
Résumé
Climate change can cause mismatches between the breeding phenology and peak abundance of food resources of migratory species. Moreover, asynchronously changing climate regimes across their ranges may constrain the ability of migratory species to adapt to all the regimes they encounter. To understand the potential effect of asynchronous changes, I examined the influences of both large- and local-scale weather and climate on the timing of arrival of two disjunct breeding populations of Hudsonian Godwits (Limosa haemastica). I used arrival data from two study sites—Beluga River, Alaska, and Churchill, Manitoba—combined with 37 years of weather and climate data from both winter and stopover sites and the breeding grounds. The Alaskan population now arrives ∼9 days earlier than it did in the early 1970s, and the Churchill population arrives >10 days later. A model-selection process using linear regression models suggested that these divergent trends result from different suites of environmental factors affecting the timing of migration for the two populations. The cues used by the Alaskan population have remained reliable indicators of the timing of the onset of spring on their breeding grounds, but this is not the case for the Churchill population. Conflicting warming regimes in midcontinental North America cause the Churchill population to arrive later to their breeding grounds and limit their ability to properly time their breeding efforts. These results suggest that ecological and phenological limitations, not just evolutionary constraints, are critical to determining how populations respond to climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».