Migratory connectivity of Swan Geese based on species' distribution models, feather stable isotope assignment and satellite tracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Understanding connectivity between avian breeding and non‐breeding areas is essential to understand processes affecting threatened migrants throughout their annual cycle. We attempted to establish migratory connectivity and flyway structure of the IUCN vulnerable Swan Geese ( Anser cygnoides ) by combining citizen science species' distribution models (SDMs) and feather stable isotope analysis. Locations Russia, Mongolia and China. Methods We established migratory origins and movements of 46 Swan Geese from five wintering locations by integrating citizen science SDMs and feather stable hydrogen isotope (δ 2 H) measurements by linking feathers to precipitation isoscapes in a Bayesian probability framework. Results We determined multiple summering origins among Swan Geese from the most important wintering location, Poyang Lake, Jiangxi Province, China. As predicted, we found no evidence for sex‐biased differences in δ 2 H measurements. Four geese tracked with GPS/GSM loggers all migrated to moulting areas, which confirmed the accuracy of our predictions from δ 2 H assignments. Differences between summering ranges inferred from historical and modern samples coincided with major wetland loss in northeastern China since the 1950s. Despite limited historical data, we contend that this supports the hypothesis that the summering range prior to 1950 was much wider than that of the current population. Main conclusions This was the first Asian study to establish migratory origins of wintering Anatidae based on stable isotopes and citizen science SDMs. We advocate the wider combined application of SDMs, telemetry studies and stable isotopes to investigate effectively avian migratory connectivity, as the results from this study provided important contributions to the development of conservation measures for this threatened and declining species in East Asia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».