Snow Buntings Maintain Winter-Level Cold Endurance While Migrating to the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Arctic breeding songbirds migrate early in the spring and can face winter environments requiring cold endurance throughout their journey. One such species, the snow bunting ( Plectrophenax nivalis ), is known for its significant thermogenic capacity. Empirical studies suggest that buntings can indeed maintain winter cold acclimatization into the migratory and breeding phenotypes when kept captive on their wintering grounds. This capacity could be advantageous not only for migrating in a cold environment, but also for facing unpredictable Arctic weather on arrival and during preparation for breeding. However, migration also typically leads to declines in the sizes of several body components linked to metabolic performance. As such, buntings could also experience some loss of cold endurance as they migrate. Here, we aimed to determine whether free-living snow buntings maintain a cold acclimatized phenotype during spring migration. Using a multi-year dataset, we compared body composition (body mass, fat stores, and pectoralis muscle thickness), oxygen carrying capacity (hematocrit) and metabolic performance (thermogenic capacity – M sum and maintenance energy expenditure – BMR) of birds captured on their wintering grounds (January–February, Rimouski, QC, 48°N) and during pre-breeding (April–May) in the Arctic (Alert, NU, 82°). Our results show that body mass, fat stores and M sum were similar between the two stages, while hematocrit and pectoralis muscle thickness were lower in pre-breeding birds than in wintering individuals. These results suggest that although tissue degradation during migration may affect flight muscle size, buntings are able to maintain cold endurance (i.e., M sum ) up to their Arctic breeding grounds. However, BMR was higher during pre-breeding than during winter, suggesting higher maintenance costs in the Arctic.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».