Weather‐mediated decline in prey delivery rates causes food‐limitation in a top avian predator
Notice bibliographique
Résumé
Inclement weather can negatively affect breeding birds directly by exposure to factors such as severe temperature and rainfall, or indirectly by reducing food supply. During a three‐year study of Arctic peregrine falcons Falco peregrinus tundrius breeding in Nunavut, Canada, we estimated annual prey density at a biologically relevant scale (i.e. the home range of breeding pairs), and examined the manner in which prey density and within‐season weather conditions influenced occupancy of breeding sites, egg‐laying, hatch rate, prey delivery rates and growth and survivability of nestlings. The first two summers of our study (2010–2011) were warm and dry, while the third summer (2012) was cool and wet, and was preceded by a severe spring rain event. We found that occupancy of breeding sites was consistently high. As a proportion of the number of eggs laid, hatch rate did not change among years, but the number of eggs laid per occupied site declined in the third year of the study. In the first two years of the study, the number of nestlings per occupied sited was high, but declined in the third year. Total prey density at the home range scale was similar in 2010 and 2012, while the highest prey density was recorded in 2011. Total prey delivery rates to nestlings and nestling growth rates were significantly lower in 2012, which received more precipitation than 2010 and 2011. Nestling growth rates were similar in 2010 and 2011, but were markedly different in 2012; for both sexes the period of rapid growth was of shorter duration in 2012 and asymptotic weights were lower. This research contributes to the growing body of evidence that indicates severe rain events and ongoing periods of wet weather can reduce reproductive output of Arctic‐breeding raptors regardless of whether it occurs during laying, incubation or brood rearing.
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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) | 0,001 | 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 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 ».