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Enregistrement W2897059504 · doi:10.1038/s41467-018-06673-5

Fuelling conditions at staging sites can mitigate Arctic warming effects in a migratory bird

2018· article· en· W2897059504 sur OpenAlexaff
Eldar Rakhimberdiev, Sjoerd Duijns, Julia Karagicheva, C.J. Camphuysen, Andre van Loon, Arnold Wijker, G.O. Keijl, Henk Levering, Leo Heemskerk, Luc Knijnsberg, Marc van Roomen, Paul Ruiters, Piet Admiraal, Piet Veldt, Richard Reijnders, Walter Beentjes, Anne Dekinga, Rob Dekker, Anatoly Gavrilov, Job ten Horn, Joop Jukema, Anatoly A. Saveliev, Mikhail Soloviev, T. Lee Tibbitts, Jan A. van Gils, Theunis Piersma

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesKoninklijk Nederlands Instituut voor Onderzoek der ZeeWaddenfondsNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésArcticThe arcticGlobal warmingEnvironmental scienceEcologyClimate changeBiologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under climate warming, migratory birds should align reproduction dates with advancing plant and arthropod phenology. To arrive on the breeding grounds earlier, migrants may speed up spring migration by curtailing the time spent en route, possibly at the cost of decreased survival rates. Based on a decades-long series of observations along an entire flyway, we show that when refuelling time is limited, variation in food abundance in the spring staging area affects fitness. Bar-tailed godwits migrating from West Africa to the Siberian Arctic reduce refuelling time at their European staging site and thus maintain a close match between breeding and tundra phenology. Annual survival probability decreases with shorter refuelling times, but correlates positively with refuelling rate, which in turn is correlated with food abundance in the staging area. This chain of effects implies that conditions in the temperate zone determine the ability of godwits to cope with climate-related changes in the Arctic.

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)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations110
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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