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Enregistrement W2541871212 · doi:10.1080/11956860.2003.11682798

Island breeding and continental feeding: How are diet patterns in adult yellow-legged gulls influenced by landfill accessibility and breeding stages$

2003· article· en· W2541871212 sur OpenAlexvenueno aff
Céline Duhem, Éric Vidal, Philip Roche, Jérôme Legrand

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingHabitatBiologyEcologySeasonal breederPopulationNesting seasonTrophic levelEcological niche

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the diet of yellow-legged gulls, Larus (cachinnans) michahellis, at six colonies located at different distances from landfills during three breeding stages (territory establishment, pre-laying, and nesting periods) through the analysis of 1,192 pellets. Landfills were the foraging habitat most frequently used by gulls from all six colonies at all stages. Other terrestrial habitats were used with decreasing frequency as the breeding season advanced. Limited but consistent use was also made of the marine habitat. At each stage, landfill accessibility influenced the diet of the colonies, which showed both a varying degree of exploitation of landfills and a varying trophic niche width. We used principal components analysis (PCA) to assess diet variation patterns as the breeding season advanced as well as food accessibility parameters. The PCA revealed that gulls shift their diet toward a diet weakly diversified and increasingly centred on items from landfills and also showed that the diets of colonies were correlated with landfill accessibility and breeding stages.The shift in diet occurred earlier in the breeding season for colonies far from landfills compared to colonies near landfills. In light of these diet patterns, yellow-legged gulls appear to be strongly influenced by landfills; thus, the future closure of landfills is likely to have marked effects on yellow-legged gull population dynamics. Keywords: breeding stages, dependence on landfills, diet, food availability, Larus (cachinnans) michahellis, multivariate analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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