Tracking Landscape-Scale Movements of Snow Buntings and Weather-Driven Changes in Flock Composition During the Temperate Winter
Notice bibliographique
Résumé
Nomadic movements of migratory birds are difficult to study, as the scale is beyond what is possible using hand-held telemetry (10s of kms) but too small for tracking devices like geolocators (50-100km accuracy). Recent widespread installation of automated telemetry receiving stations allowed us, for the first time, to quantify and test predictions about within-winter movements of a presumed nomadic species, the Snow Bunting (Pletrophenax nivalis). We deployed coded radio-transmitters on 40 individual Snow Buntings during two winters (2015-16 and 2016-17) in southern Ontario, Canada, and tracked movements over a 300 km by 300 km area with 69-77 active radio-receiving stations (Motus Wildlife Tracking Network). To complement our tracking data, we also examined the influence of weather on within-season changes in flock composition (i.e., sex and age ratios) at a single wintering site over 6 consecutive years (n = 9312). We recorded movements of 25 individuals from the deployment sites to 1-6 different radio receiving locations (mean 2.68 locations/bird). Birds travelled a minimum average distance of 49 km between detections (range: 3km to 490km) in the core wintering period of Dec-Feb, and cumulative total movements ranged from 3km to 740km (average cumulative distance 121 46km). In March distances between detections increased to an average of 110km, suggesting an extended early-migration period. Overall, older birds (after-second year or older) tended to move more (higher cumulative distances travelled) than younger (first winter) birds, even during the Dec-Feb period. The long-term banding data revealed that larger, male birds were more likely to be captured in colder and snowier weather, relative to female and smaller birds, suggesting that they can withstand these conditions more easily owing to their body size. We have provided the first direct-tracking data on nomadic winter movements of Snow Buntings, and tested the hypothesis that winter weather drives flock composition at a single site. Site-specific banding data suggest that weather-related changes in flock composition could explain the nomadic, landscape-scale movements of Snow Buntings we observed by using automated telemetry. Future work should explore the importance of resource availability, competition, and predation risk as drivers of winter movements in Snow Buntings.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».