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Enregistrement W2744554786 · doi:10.1111/jav.01450

Fall migratory departure decisions and routes of blackpoll warblers <i>Setophaga striata</i> and red‐eyed vireos <i>Vireo olivaceus</i> at a coastal barrier in the Gulf of Maine

2017· article· en· W2744554786 sur OpenAlexaff
Jennifer Smetzer, David I. King, Philip D. Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineHabitatFisheryRange (aeronautics)EcologyBiologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year, millions of songbirds concentrate in coastal areas during fall migration. The choices birds make at the coast about stopover habitat use and migratory route can influence both the success of their migratory journey and fitness in subsequent life stages. We made use of a regional‐scale automated radio telemetry array to study stopover and migratory flights and migratory routes of blackpoll warblers Setophaga striata and red‐eyed vireos Vireo olivaceus during fall migration in the Gulf of Maine, USA. We focused on differences between species, sexes, age groups, breeding origins, and time of year. Both species made within‐stopover relocations (i.e. ‘stopover flights’) from the coastal capture site. Stopover flights were primarily oriented inland, and were more frequent for blackpolls (87%) than vireos (44%). By studying migratory behavior at a broad spatial scale, we demonstrated that most blackpolls and vireos took coastal and offshore routes through the Gulf of Maine, despite initially relocating inland from the capture site. Though we captured blackpolls and vireos from a broad breeding range, more than 70% of migratory flights from the capture site were oriented for coastal or offshore travel for both species, suggesting that birds actively chose coastal and offshore routes, and were not simply displaced by wind drift. Later vireos oriented offshore more frequently during migratory flights from the coast, indicating that they may be more inclined towards time‐minimizing overwater flight routes and thus more exposed to coastal and offshore collision hazards than earlier conspecifics.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,455

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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