BREEDING DISPERSAL AND SURVIVAL OF ARCTIC TERNS (<i>STERNA PARADISAEA</i>) NESTING IN THE GULF OF MAINE
Notice bibliographique
Résumé
We used capture-mark-recapture (or re-encounter) analysis of a metapopulation to estimate the probability of survival, re-encounter, and dispersal of Arctic Terns (Sterna paradisaea) nesting in the Gulf of Maine and the Bay of Fundy. Before our study, there were only a few anecdotal accounts of breeding dispersal, and the only estimates of survival for this species were calculated in the 1950s and 1960s in the United Kingdom, using return rates unadjusted for recapture probability. Approximately 45% of the North American breeding population nests in the Gulf of Maine region; 95% of these nest on the four islands studied. Reencounter observations of 2,295 adult Arctic Terns banded on these four key islands were collected from 1999 to 2005. An informationtheoretic approach was used to determine the model best describing survival and movement patterns. Models using the program M-SURGE suggested that the apparent survival of adult Arctic Terns was colony-and year-specific, ranging from 0.704 to 0.960 when transient individuals were accounted for. Re-encounter probabilities were generally low, ranging from 0.12 to 0.74, depending on colony and year. Fidelity to previous breeding colonies was high; estimated probability of movement among colonies ranged from 0.000 to 0.015. Breeding dispersal was negatively correlated with distances among islands, but not with colony size. There was no difference between male and female Arctic Terns in survival, re-encounter, or breeding dispersal.
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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 | 0,001 |
| 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 ».