Range‐wide populations of a long‐distance migratory songbird converge during stopover in the tropics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geographic convergence during migration influences the extent to which animal populations may experience carry‐over effects across periods of the annual cycle. When most individuals of a population share geographic areas during a given priod, carry‐over effects are likely stronger than when individuals occupy multiple areas. We used genetic data and stable isotope (δ 2 H) measurements from feathers and claws to describe the likely breeding and wintering geographic origins of a long‐distance migratory songbird (Gray‐cheeked Thrush, Catharus minimus ) moving through northern Colombia in spring and fall migration. Furthermore, we used these data coupled with regional occupancy surveys to assess whether individuals from various breeding populations converge during migration and evaluated whether geographic origin, age, or sex affected stopover strategies. We found that range‐wide breeding populations of Gray‐cheeked Thrush converged in northern Colombia in an area spanning <1% of the breeding range, especially during a prolonged spring stopover in the Sierra Nevada de Santa Marta. Breeding (but not winter) origin, sex, and age influenced arrival date and body condition upon arrival at stopover sites where populations converged. Birds from more northerly breeding latitudes, males and adults generally arrived earlier and in lower body condition than those with more southerly breeding origins, females, and juveniles. Our work and other studies suggest that areas in northern Colombia may function as ecological bottlenecks for Gray‐cheeked Thrush because they concentrate individuals from across the breeding range, provide critical resources, and impose constraints during migration. Future studies quantifying the effects of high‐convergence areas on fitness and survival of individuals and their demographic consequences are required to assess their roles as ecological bottlenecks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».