Taking the Bite Out of Winter: Common Murres (Uria aalge) Push Their Dive Limits to Surmount Energy Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Diving seabirds that overwinter at high latitudes experience persistent cold exposure, short days and associated declines in ocean productivity that can challenge their ability to balance daily energy budgets. We used dive-immersion geo-locators to test the hypothesis that pursuit-diving Common murres (Uria aalge) will respond to the challenges of winter in the North Atlantic through increased daily energy expenditures (DEE) that will be met by increased foraging effort and adjustments in dive tactics. Largely flightless in winter (<5% of daylight hours flying), murres spent most of their time on the water (>85% resting and swimming). Accordingly, when sea surface temperatures (SST) were consistently near freezing in late winter (1.9 ± 0.8°C), mean DEE (2463.2 ± 10.9 kJ day−1) exceeded the theoretical limit to sustainable energy expenditure in vertebrates (i.e., 7 X Basal Metabolic Rate or 2450 kJ day−1 for murres). Consistently deep (70% >50 m) and long dives in late winter, 38% of which exceeded their calculated aerobic dive limit indicate that targeted prey was distributed in deep (dark) waters. Consequently, foraging was largely diurnal; likely because capture efficiency of deep-water prey is poor under low light. Murres responded to these late winter time and energy constraints with a nearly two-fold increase in daily time spent diving (95.2 ± 5.6 and 178.3 ± 6.3 min day−1 during early and late winter, respectively), an increase in dive bout frequency and duration, and correspondingly less time resting between bouts. Uniquely adapted for deep-diving, pursuit-diving can push their dive limits to maximize daily energy intake when energy demands are high and prey are distributed in deep water. Our study highlights late winter as an extremely challenging phase in the annual cycle of North Atlantic murres and provides critical insights into the behavioral mechanisms underlying their winter survival.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».