Local weather and regional climate influence breeding dynamics of Mountain Bluebirds (<i>Sialia</i> <i>currucoides</i>) and Tree Swallows (<i>Tachycineta</i> <i>bicolor</i>): a 35-year study
Notice bibliographique
Résumé
Many songbirds are under increasing pressure owing to habitat loss, land-use changes, and rapidly changing climatic conditions. Using citizen science data collected from 1980 to 2014, we asked how local weather and regional climate influenced the breeding dynamics of Mountain Bluebirds (Sialia currucoides (Bechstein, 1798)) and Tree Swallows (Tachycineta bicolor (Vieillot, 1808)). Mountain Bluebird reproduction was strongly associated with local weather: number of nestlings and fledglings both decreased in years of high rainfall. Clutch size and number of fledglings also declined over the study period. Abundance of Mountain Bluebirds was higher in years of lower early-season snowfall and warmer local temperatures, as well as more negative Southern Oscillation Index (SOI) values, indicating a positive influence of El Niño conditions. Tree Swallow reproduction (clutch size, number of nestlings, and number of fledglings) was negatively associated with SOI values, and the number of Tree Swallow nestlings decreased in years of higher rainfall and warmer temperatures. Tree Swallows also showed a marked decline in abundance over the period of the study, consistent with recent range-wide declines. Together, our results demonstrate that local weather and regional climate differentially affect the reproductive dynamics of Mountain Bluebirds and Tree Swallows and highlight the importance of long-term citizen science data sets.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».