Sea Ice Influences Habitat Type Use by Great Black-Backed Gulls (Larus marinus) in Coastal Newfoundland, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The influence of an unusual concentration of sea ice and breeding failure on the foraging movement patterns and habitat use of Great Black-backed Gulls (Larus marinus) was investigated. GPS loggers were deployed on three incubating females when multi-year sea ice moved into foraging ranges, dividing the tracking period (1–23 June 2017) into ice-free (5–10 days) and ice-present periods (11–12 days). Foraging trip parameters (e.g., distance, duration) differed among individuals but not with ice conditions. Great Black-backed Gulls decreased use of islands when ice was present (0.05 ± 0.08 locations/trip) relative to absent (5.9 ± 0.5 locations/trip), but increased use of marine habitat when ice was present (9.4 ± 0.2 locations/trip) relative to absent (2.9 ± 0.2 locations/trip). Great Black-backed Gulls also moved at higher speeds in areas of 91–100% ice cover relative to < 50% ice cover, suggesting that low percent cover sea ice acts as important at-sea foraging/roosting sites. Additionally, two Great Black-backed Gulls that were continuously tracked during post-breeding failure repeatedly visited the colony throughout July-August, suggesting some advantage to maintaining a presence at nest sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».