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Enregistrement W2942536116 · doi:10.1093/condor/duy014

Resource selection and wintering phenology of White-winged Scoters in southern New England: Implications for offshore wind energy development

2019· article· en· W2942536116 sur OpenAlexaff
Dustin E. Meattey, Scott R. McWilliams, Peter W. C. Paton, Christine Lepage, Scott G. Gilliland, Lucas Savoy, Glenn H. Olsen, Jason E. Osenkowski

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesRhode Island Department of Environmental Management
Mots-clésHabitatRange (aeronautics)Continental shelfPhenologyOffshore wind powerOceanographyResource (disambiguation)Environmental scienceGeographyEcologySubmarine pipelineFisheryWind powerBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Southern New England provides key wintering habitat for White-winged Scoters (Melanitta fusca). This area has also pioneered the development of offshore wind energy in North America. The U.S. Bureau of Ocean Energy Management (BOEM) has established 9 Wind Energy Area (WEA) lease blocks along the Atlantic Outer Continental Shelf in areas that may provide important staging and wintering habitat for scoters and other species of sea ducks. Concern over the potential impact of offshore wind energy on sea duck populations has led to efforts to develop models to understand their distribution, habitat use, and site fidelity. We used satellite telemetry to document winter phenology and site fidelity, as well as fine-scale resource selection and habitat use, of 40 White-winged Scoters along the southern New England continental shelf. Scoters spent over half of the annual cycle on the wintering grounds and demonstrated a high degree of interannual site fidelity to composite core-use areas. Sizes of individual 50% core-use home ranges were variable (X¯ = 868 km2; range: 32–4,220 km2) and individual 95% utilization distributions ranged widely (X¯ = 4,388 km2; range: 272–18,235 km2). More than half of all tagged birds occupied 2 or more discrete core-use areas that were up to 400 km apart. Throughout the study area, scoters selected areas with lower salinity, lower sea surface temperature, higher chlorophyll-a concentrations, and higher hard-bottom substrate probability. Resource selection function models classified 18,649 km2 (23%) of the study area as high probability of use, which included or immediately bordered ~420 km2 of proposed WEA lease blocks. Future offshore wind energy developments in the region should avoid key habitats highlighted by this study and carefully consider the environmental characteristics selected by sea ducks when planning and siting future WEAs.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,352

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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