Do Arctic waders use adaptive wind drift?
Notice bibliographique
Résumé
We analysed five data sets of flight directions of migrating arctic waders in relation to winds, recorded by tracking radar and optical range finder, in order to find out if these birds compensate for wind drift, or allow themselves to be drifted by winds. Our purpose was to investigate whether arctic waders use adaptive wind drift strategies or not. The data sets were collected in Siberia (two sets) and Canada during post‐breeding (autumn) migration, and in Mauritania and South Sweden during pre‐breeding (spring) migration. Both significant drift and compensation effects were found in three of the data sets, Canada, Mauritania and South Sweden. Almost no compensation was found in birds departing in easterly directions from the Siberian tundra (complete drift), while no drift effect was found in birds departing in westerly directions (complete compensation). There were indications that at least some populations of waders may use an adaptive drift strategy consisting of drift at high altitude and/or in high wind speed combined with compensation at low altitude and/or in lower wind speeds, but support for this idea was rather weak and not consistent. Our results were instead more in accordance with the adaptive drift theory that predicts initial drift during the migratory journey, followed by compensation during later stages as the birds are approaching their destinations. Such a strategy implies that arctic waders, at least adult birds, have the capacity of true navigation. A comparison with earlier studies of migrating arctic waders from different parts of the world show that all results so far may be interpreted in accordance with this general adaptive drift strategy. An element of non‐adaptive drift can, however, not be completely ruled out.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».