Inter‐annual variation in the breeding chronology of arctic shorebirds: effects of weather, snow melt and predators
Notice bibliographique
Résumé
Arctic breeding shorebirds travel thousands of kilometres between their wintering and breeding grounds, yet the period over which they arrive and begin to initiate nests spans only several weeks. We investigated the role of local conditions such as weather, snow cover and predator abundance on the timing of arrival and breeding for shorebirds at four sites in the eastern Canadian arctic. Over 11 years, we monitored the arrival of 12 species and found 821 nests. Weather was highly variable over the course of this study, and the date of 50% snow cover varied by up to three weeks between years. In contrast, timing of arrival varied by one week or less at our sites, and was not well predicted by local conditions such as temperature, wind or snow melt. Timing of breeding was related to the date of 50% snow melt, with later snow melt resulting in delayed breeding. Higher predator abundance resulted in earlier nesting than would be predicted by snow cover alone. We hypothesise that when predation risk is high, the value of potential re‐nesting exceeds the energetic risks of early breeding. Synchrony of breeding was significantly higher in late breeding years suggesting a relatively fixed date for the termination of nest initiation, after which nesting is no longer profitable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».