Assessing pesticides exposure effects on the reproductive performance of a declining aerial insectivore
Notice bibliographique
Résumé
In the context of increasing global environmental changes, it has become progressively important to understand the effects of human activity on wildlife populations. Declines in several avian populations have been observed since the 1970s, especially with respect to many farmland and grassland birds, which also include some aerial insectivores. Changes in farming practices referred to as agricultural intensification coincide with these major avian declines. Among those practices, increased pesticide use is hypothesized to be a key driver of avian population declines as it can lead to both toxicological and trophic effects. While numerous laboratory studies report that birds experience acute and chronic effects upon consuming pesticide treated food, little is known about the effects of the exposure to multiple pesticides on wildlife in natural settings. We monitored the breeding activities of Tree Swallows (Tachycineta bicolor) on 40 farms distributed over a gradient of agricultural intensification in southern Québec, Canada, to evaluate the presence of pesticides in their diet and quantify the exposure effects of those compounds on their reproductive performance between 2013 and 2018. We first assessed the presence of 54 active agents (or derivatives) found in pesticides in 2,081 food boluses (insects) delivered to nestlings by parents and documented their spatial distribution within our study area. Second, we assessed the effect of pesticide exposure through food (number of active agents detected and number of contaminated boluses on a given farm for a given year, while controlling for sampling effort) on clutch size as well as hatching and fledging successes and nestling's mass upon fledging. Pesticides were ubiquitous in our study system and nearly half (46%) of food boluses were contaminated by at least one active agent. Yet we found no relationship between our proxies of food contamination by pesticides and Tree Swallow reproductive performance. More studies are needed to better understand the putative role of pesticides in the decline of farmland birds and aerial insectivores as potential sublethal effects of pesticides can carry over to later life stages and impact fitness.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».