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Enregistrement W2808656261 · doi:10.1139/as-2017-0018

Correlating tropical climate with survival of an Arctic-breeding, trans-equatorial migrant seabird

2018· article· en· W2808656261 sur OpenAlexaffvenue
Danielle T. Fife, Shanti E. Davis, Gregory J. Robertson, H. Grant Gilchrist, Iain J. Stenhouse, Dave Shutler, Mark L. Mallory

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAcadia University
Organismes subventionnairesDivision of Arctic Sciences
Mots-clésArcticSeabirdClimate changePopulationGeographySouthern HemisphereEcologyBiologyDemographyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extreme climate can negatively affect survival through increased physiological demands or by reducing prey availability. This can have significant population-level consequences for organisms with low reproductive rates, such as seabirds. As an Arctic-breeding trans-equatorial migrant, Sabine’s gull (Xema sabini) is exposed to a profound variety of climate regimes during the year. Therefore, its annual survival may be affected by broad-scale teleconnection patterns that influence regional climate variability. We used Program MARK to estimate apparent survival and resighting probabilities from 2007 to 2013 for adult Sabine’s gulls breeding at a High Arctic colony. We then combined capture–mark–recapture data for the High Arctic colony with those previously published from a Low Arctic colony (1998–2002) to examine influences of climate variability on survival. Mean ± standard error apparent survival estimated for the High Arctic colony was 0.90 ± 0.03, similar to that previously reported for the Low Arctic colony. We found a negative relationship between survival and the Tropical/Northern Hemisphere pattern, an atmospheric mode that is associated with the Pacific jet stream. Our study suggests that although Sabine’s gull survival was generally high and relatively constant over time, adult mortality may increase during years of extreme climate events in regions far beyond their Arctic breeding grounds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

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