Factors Affecting Lipid Reserves and Foraging Activity of Buffleheads, Common Goldeneyes, and Long-tailed Ducks during Winter at Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
To identify factors potentially limiting the abundance of ducks at the northern latitude of Lake Ontario, we investigated whether the lipid levels and foraging behavior of sea ducks wintering there were best explained by endogenous or exogenous mechanisms. We used an information-theoretic approach to evaluate if date (14 December–15 March; endogenous mechanism), percentage ice cover of Lake Ontario (long-term exogenous mechanism), short-term ambient temperature (exogenous mechanism), or some combination of these factors best explained variation in lipid reserves and foraging effort of the Bufflehead (Bucephala albeola), Common Goldeneye (B. clangula), and Long-tailed Duck (Clangula hyemalis). In the Long-tailed Duck, date explained lipid declines best, whereas in the Bufflehead and Common Goldeneye lipid reserves varied negatively with percentage ice cover. Conditions at our study site appeared to necessitate foraging because all species foraged, on average, ≥69% of daylight hours, and they increased foraging through the winter and when temperatures decreased. We calculated the number of days until lipid reserves should reach zero (i.e., fasting potential). Fasting potential differed in December, when Buffleheads (11 fasting days) had proportionately more lipid than did Common Goldeneyes (8 days) and Long-tailed Ducks (5 days). By March, the fasting potentials of the three species were similar (4 days), suggesting their survival strategies during similar winter conditions differed. Spatial and temporal modeling of temperature and ice cover with sea duck abundance at Lake Ontario and other Great Lakes may clarify factors that limit sea duck use of the region during winter.
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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) | 0,001 | 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 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 ».