Tags below three percent of body mass increase nest abandonment by rhinoceros auklets, but handling impacts decline as breeding progresses
Notice bibliographique
Résumé
Biologging has revealed many of the mysteries surrounding seabird behavior far from land. However, tagging seabirds with biologgers may influence the very traits they are designed to observe. Such ‘tag effects’ are often argued to be minimal below a threshold of 3% of body mass. Nonetheless, few studies carefully separate handling from tagging effects, so the effect of tag size is often confounded with the effect of handling. Puffins, including rhinoceros auklets Cerorhinca monocerata , are notoriously difficult to work with due to high nest abandonment rates. To examine tagging and handling effects in rhinoceros auklets, we compared abandonment rates of individuals equipped with a GPS weighing ~2.3% of body mass with abandonment rates of birds handled but not equipped, and of birds not handled at all (controls). We used the egg flotation technique to estimate egg development and predict hatching date, thus allowing treatments to be applied at the appropriate time. Handling more than doubled abandonment rates compared to control birds, and tagging more than doubled abandonment rates compared to birds that were handled but not tagged. Abandonment rates decreased as incubation progressed and were lowest during chick-rearing. We conclude that both handling and tagging of auklets increase abandonment, and that effects are lowest during chick-rearing.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».