Population vulnerability to climate change linked to timing of breeding in boreal ducks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying and understanding why traits make species vulnerable to changing climatic conditions remain central problems in evolutionary and applied ecology. We used spring snow cover duration as a proxy for phenological timing of wetland ecosystems, and examined how snow cover duration during spring and during the entire snow season affected population dynamics of duck species breeding in the western boreal forest of North America, 1973–2007. We predicted that population level responses would differ among duck species, such that late‐nesting species with reduced flexibility in their timing of breeding, i.e. scaup (Aythya spp.) and scoter (Melanitta spp.), would be more strongly affected by changing snow cover conditions relative to species better able to adjust timing of breeding to seasonal phenology, i.e. mallard (Anas platyrhynchos) and American wigeon (Anas americana). Population growth rates of scaup and scoter were positively linked to spring snow cover duration; after accounting for effects of density dependence, larger populations resulted after springs with long snow cover duration than after springs with short snow cover duration. In contrast, population growth rates of mallard and wigeon were either negatively or only weakly associated with snow cover duration. Duck population models were then incorporated with snow cover duration derived from climate model simulations under the A2 emission scenario, and these predictions suggested that late‐nesting duck species will experience the most severe population declines. Results are consistent with a hypothesis that the gradual climatic warming observed in the western boreal forest of North America has contributed to and may continue to exacerbate population declines of scaup and scoter.
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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 | 0,001 | 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 ».