MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2805844511 · doi:10.1038/s41598-018-26131-y

Precipitation and ectoparasitism reduce reproductive success in an arctic-nesting top-predator

2018· article· en· W2805844511 sur OpenAlexafffundabout
Vincent Lamarre, Pierre Legagneux, Alastair Franke, Nicolas Casajus, Douglas C. Currie, Dominique Berteaux, Joël Bêty

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNunavut Arctic CollegeMitacsArcticNetGovernment of NunavutGarfield Weston Foundation
Mots-clésExtreme weatherEcologyClimate changeContext (archaeology)ArcticPopulationReproductive successBiologyEnvironmental scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indirect impacts of climate change, mediated by new species interactions (including pathogens or parasites) will likely be key drivers of biodiversity reorganization. In addition, direct effects of extreme weather events remain understudied. Simultaneous investigation of the significance of ectoparasites on host populations and extreme weather events is lacking, especially in the Arctic. Here we document the consequences of recent black fly outbreaks and extreme precipitation events on the reproductive output of an arctic top predator, the peregrine falcon (Falco peregrinus tundrius) nesting at the northern range limit of ornithophilic black flies in Nunavut, Canada. Overall, black fly outbreaks and heavy rain reduced annual nestling survival by up to 30% and 50% respectively. High mortality caused by ectoparasites followed record-breaking spring snow precipitation, which likely increased stream discharge and nutrient runoff, two key parameters involved in growth and survival of black fly larvae. Using the RCP4.5 intermediate climate scenario run under the Canadian Global Climate Model, we anticipate a northward expansion of black fly distribution in Arctic regions. Our case study demonstrates that, in the context of climate change, extreme weather events can have substantial direct and indirect effects on reproductive output of an arctic top-predator population.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetViral Infections and VectorsTravaux en français237 207