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Enregistrement W2111983561 · doi:10.1111/1365-2435.12381

Flight response of slope‐soaring birds to seasonal variation in thermal generation

2014· article· en· W2111983561 sur OpenAlexafffund
Adam E. Duerr, Tricia A. Miller, Michael Lanzone, David Brandes, Jeff Cooper, Kieran O’Malley, Charles Maisonneuve, Junior A. Tremblay, Todd E. Katzner

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceNational Aeronautics and Space AdministrationVirginia Department of Game and Inland FisheriesWest Virginia UniversityHydro-QuébecLindbergh FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésBird migrationBiologyEcologySeasonalityLift (data mining)GeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Animals respond to a variety of environmental cues, including weather conditions, when migrating. Understanding the relationship between weather and migration behaviour is vital to assessing time‐ and energy limitations of soaring birds. Different soaring modes have different efficiencies, are dependent upon different types of subsidized lift and are weather dependent. We collected GPS locations from 47 known‐age golden eagles that moved along 83 migration tracks. We paired each location with weather to determine meteorological correlates of migration during spring and fall as birds crossed three distinct ecoregions in north‐east North America. Golden eagle migration was associated with weather conditions that promoted thermal development, regardless of season, ecoregion or age. Eagle migration showed age‐ and season‐specific responses to weather conditions that promoted orographic lift. In spring, adult eagles migrated earlier, over fewer days, and under more variable weather conditions than did pre‐adults, suggesting that adults were time limited and pre‐adults made choices to conserve energy. In fall, we found no difference in the time span of migration or when each age class migrates; however, we saw evidence that pre‐adults were less efficient migrants than adults. The decision by soaring birds to migrate when thermals developed allowed individuals to manage trade‐offs between migratory speed and migratory efficiency. When time was limited (i.e. spring movement of adults speeding towards nesting territories), use of whatever lift was available decreased the time span of migration. When migration was not time limited (e.g. spring movements by pre‐adults, all movements in fall), eagles avoided suboptimal flight conditions by pausing migration, thus increasing the time span of migration while reducing energetic costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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