Limitations and mechanisms influencing the migratory performance of soaring birds
Notice bibliographique
Résumé
Migration is costly in terms of time, energy and safety. Optimal migration theory suggests that individual migratory birds will choose between these three costs depending on their motivation and available resources. To test hypotheses about use of migratory strategies by large soaring birds, we used GPS telemetry to track 18 adult, 13 sub‐adult and 15 juvenile Golden EaglesAquila chrysaetosin eastern North America. Each age‐class had potentially different motivations during migration. During spring, the migratory performance (defined here as the directness of migratory flight) of adults was higher than that of any other age‐classes. Adults also departed earlier and spent less time migrating. Together, these patterns suggest that adults were primarily time‐limited and the other two age‐classes were energy‐limited. However, adults that migrated the longest distances during spring also appeared to take advantage of energy‐conservation strategies such as decreasing their compensation for wind drift. During autumn, birds of all age‐classes were primarily energy‐minimizers; they increased the length of stopovers, flew less direct routes and migrated at a slower pace than during spring. Nonetheless, birds that departed later in autumn flew more directly, indicating that time limitations may have affected their decision‐making. During both seasons, juveniles had the lowest performance, sub‐adults intermediate performance and adults the highest performance. Our results show age‐ and seasonal variation in time and energy‐minimization strategies that are not necessarily exclusive of one another. Beyond time and energy, a complex suite of factors, including weather, experience and navigation ability, influences migratory performance and decision‐making.
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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 | 0,001 | 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 ».