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Enregistrement W3174178632 · doi:10.3354/meps13798

Long-term tracking of an Arctic-breeding seabird indicates high fidelity to pelagic wintering areas

2021· article· en· W3174178632 sur OpenAlexafffund
Don‐Jean Léandri‐Breton, Arnaud Tarroux, KH Elliott, Pierre Legagneux, Frédéric Angelier, Pierre Blévin, VS Bråthen, Per Fauchald, Aurélie Goutte, William Jouanneau, Sabrina Tartu, Børge Moe, Olivier Chastel

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorsk institutt for naturforskningMattilsynetNorsk PolarinstituttNorges ForskningsrådInstitut Polaire Français Paul Emile VictorNatureMcGill University
Mots-clésPelagic zoneSeabirdArcticGeolocationPopulationForagingEcologyGeographyEnvironmental scienceBiologyPredationComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Site fidelity is driven by predictable resource distributions in time and space. However, intrinsic factors related to an individual’s physiology and life-history traits can contribute to consistent foraging behaviour and movement patterns. Using 11 yr of continuous geolocation tracking data (fall 2008 to spring 2019), we investigated spatiotemporal consistency in non-breeding movements in a pelagic seabird population of black-legged kittiwakes Rissa tridactyla breeding in the High Arctic (Svalbard). Our objective was to assess the relative importance of spatial versus temporal repeatability behind inter-annual movement consistency during winter. Most kittiwakes used pelagic regions of the western North Atlantic. Winter site fidelity was high both within and across individuals and at meso (100-1000 km) and macro scales (>1000 km). Spatial consistency in non-breeding movement was higher within than among individuals, suggesting that site fidelity might emerge from individuals’ memory to return to locations with predictable resource availability. Consistency was also stronger in space than in time, suggesting that it was driven by consistent resource pulses that may vary in time more so than in space. Nonetheless, some individuals displayed more flexibility by adopting a strategy of itinerancy during winter, and the causes of this flexibility are unclear. Specialization for key wintering areas can indicate vulnerability to environmental perturbations, with winter survival and carry-over effects arising from winter conditions as potential drivers of population dynamics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,995

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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