Landscape features and sea ice influence nesting common eider abundance and dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Factors that influence individual and colony spacing are still not well understood in many organisms. Common eiders ( Somateria mollissima (L. 1758)) nest on coastal islands and forage in intertidal and shallow subtidal waters. We considered several biotic and abiotic factors, their interactions, and how these might influence the distribution of eider colonies at several spatial scales in Labrador, Canada. At the island level, nest abundance was not related to intertidal prey density. At the 104 km2grid scale, eider nest abundance and the coefficient of dispersion (CD; the variance to mean ratio of colony size or grid cell, where CD indicates population dispersion) were negatively related to the number of islands. Spring ice cover was positively related to the number of islands but was negatively related to eider nest abundance and to CD. Ice cover – abundance and ice cover – CD were significant at two spatial scales (104 and 455 km2, respectively), but other relationships were weaker at the larger spatial scale. We hypothesize that during the spring, archipelagos with many islands trap ice, providing terrestrial predators access to nesting islands by acting as bridges and that increased predation reduces habitat quality causing nesting eiders to disperse. Our findings suggest that eiders respond to landscape features, including ice cover, a feature that is being influenced by climate change.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».