SEASONAL INTERACTIONS, HABITAT QUALITY, AND POPULATION DYNAMICS IN MIGRATORY BIRDS
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Historically, studies of habitat selection have focused on quantifying how current patterns of habitat occupancy influence condition and survival within a season. This approach, however, is overly simplistic, especially for migratory birds that spend different periods of the year in geographically distinct places. Habitat occupancy and the resulting condition of individual birds is likely to be affected by events in the previous season, and the consequences of habitat occupancy will influence individuals and populations in subsequent seasons. Thus, for migratory birds, variation in habitat quality (and quantity) needs to be understood in the context of how events interact throughout periods of the annual cycle. Seasonal interactions can occur at the individual level or population level. Individual-level interactions occur when events in one season produce nonlethal, residual effects that carry over to influence individuals the following season. Population-level interactions occur when a change in population size in one season influences per capita rates the following season. We review various methods for estimating seasonal interactions and highlight a number of examples in the literature. Using a variety of techniques, including intrinsic and extrinsic markers, the vast majority of studies to date have measured seasonal interactions at the individual level. Obtaining estimates of density and changes in per capita rates across multiple seasons to determine population-level interactions has been more challenging. Both types of seasonal interactions can influence population dynamics, but predicting their effects requires detailed knowledge of how populations are geographically connected (i.e., migratory connectivity). We recommend that researchers studying habitat occupancy and habitat selection consider how events in previous seasons influence events within a season.
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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 | 0,000 | 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 découle