Nomadic breeders Snowy Owls (<i>Bubo scandiacus</i>) do not use stopovers to sample the summer environment
Notice bibliographique
Résumé
Whereas most migratory animals, such as many birds of prey, return to the same breeding area each summer, nomadic breeders search over large distances to locate breeding areas that vary greatly in location from year to year. Nomadic breeders are assumed to extensively sample patch quality before selecting a summer settlement site (e.g. breeding site) with a high abundance of prey. In addition, patch selection during migration might vary, with immature birds sampling the summer environment for the first time. Here, we examined the migratory movements of a nomadic breeder, the Snowy Owl, to determine whether there are differences in phenology among age and sex classes, and where stopovers occur along their migratory journey. Each owl (n = 24) was equipped with a GPS‐GSM transmitter during the overwintering period in the USA and Canada from 2014 to 2018. Movement patterns followed a two‐process Poisson distribution, allowing us to separate stopovers from directional flights (i.e. migration). Adults completed migration earlier than immatures, with no difference in number of stopovers or time spent at each stopover. Snowy Owls had a higher probability of having a stopover at the beginning of their migration than at the end. Moreover, stopovers occurred primarily on frozen waterbodies more suitable for foraging or roosting outside of the summer range. We conclude that Snowy Owls use stopovers primarily to build up reserves or to rest during migration and they can potentially select appropriate summer settlement sites via short overflights without extensive sampling of patches during lengthy stopovers.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».