Connectivity of wood thrush breeding, wintering, and migration sites based on range‐wide tracking
Notice bibliographique
Résumé
Many migratory animals are experiencing rapid population declines, but migration data with the geographic scope and resolution to quantify the complex network of movements between breeding and nonbreeding regions are often lacking. Determining the most frequently used migration routes and nonbreeding regions for a species is critical for understanding population dynamics and making effective conservation decisions. We tracked the migration of individual Wood Thrushes (Hylocichla mustelina) (n = 102) from across their range with light-level geolocators and, for the first time, quantified migration routes and wintering regions for distinct breeding populations. We identified regional and species-level migratory connectivity networks for this declining songbird by combining our tracking results with range-wide breeding abundance estimates and forest cover data. More than 50% of the species occupied the eastern wintering range (Honduras to Costa Rica), a region that includes only one-third of all wintering habitat and that is undergoing intensive deforestation. We estimated that half of all Wood Thrushes in North America migrate south through Florida in fall, whereas in spring approximately 73% funnel northward through a narrow span along the central U.S. Gulf Coast (88-93°W). Identifying migratory networks is a critical step for conservation of songbirds and we demonstrated with Wood Thrushes how it can highlight conservation hotspots for regional populations and species as a whole.
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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) | 0,000 | 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 ».