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Enregistrement W2118400103 · doi:10.1111/j.1600-048x.2011.05347.x

Migration of two calidrid sandpiper species on the predator landscape: how stopover time and hence migration speed vary with geographical proximity to danger

2011· article· en· W2118400103 sur OpenAlexaff
David D. Hope, David B. Lank, Barry D. Smith, Ronald C. Ydenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSandpiperBiologyPredatorEcologyApex predatorFisheryZoologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of relative fuel load on migration speed and on vulnerability have been investigated, but the effects of seasonal variation in predation danger on the amount of fuel and duration of stopover have not been considered. We analyzed seasonal patterns of stopover residence times for western and semipalmated sandpipers Calidris mauri and C. pusilla on southward migration in relation to the passage of migratory peregrine falcons Falco peregrinus . We predicted that individuals on stopover far in advance of the seasonal arrival of falcons would adjust stopover length and hence relative fuel load to migrate slowly and cautiously. We predicted that individuals on stopover later in the season would increase migratory speed as the arrival of migratory falcons came closer, while individuals on stopover under or behind the passage of falcons would migrate slowly. Adult and juvenile semipalmated and adult western sandpipers migrated prior to seasonal increases in peregrine abundance, and as predicted, the seasonal patterns of their stopover durations are consistent with an increase in the speed of migration as the date of peregrine arrival approached. Juvenile western sandpipers, in contrast, migrating concurrently with falcons, slowed their speed of migration as predator abundance increased. Stopover patterns differ between species due to different relative fuel loads. The results fit predictions made based on a ‘mortality‐minimizing’ migration strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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