How far do songbirds disperse?
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal distances determine the scales over which many population processes occur. Knowledge of these distances may therefore be crucial in determining the appropriate spatial scales for research and management. However, dispersal distances are difficult to measure, especially for vagile organisms like songbirds. For these species, the use of traditional mark–recapture and radio‐telemetry methods is problematic. We used positive one‐year time‐lagged correlations in abundance to estimate natal dispersal distances. Using the North American Breeding Bird Survey database, we examined one‐year time‐lagged correlations between pairs of North American songbird samples separated by 10–100 km. We submit that consistent positive one‐year time‐lagged correlations reflect the exchange of individuals through dispersal. We found positive one‐year time‐lagged correlations between pairs of samples from 25 different songbird species. The median distances of these correlations ranged from 15 to 95 km, depending on the species. These distances were positively correlated with body size and wing length. Dispersal appears to be the most parsimonious explanation for the time‐lagged correlations we observed in these species. The putative dispersal distances we measured are generally an order of magnitude longer than those reported in the literature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».