Fine-scale spatial segregation in a pelagic seabird driven by differential use of tidewater glacier fronts
Notice bibliographique
Résumé
In colonially breeding marine predators, individual movements and colonial segregation are influenced by seascape characteristics. Tidewater glacier fronts are important features of the Arctic seascape and are often described as foraging hotspots. Albeit their documented importance for wildlife, little is known about their structuring effect on Arctic predator movements and space use. In this study, we tested the hypothesis that tidewater glacier fronts can influence marine bird foraging patterns and drive spatial segregation among adjacent colonies. We analysed movements of black-legged kittiwakes (Rissa tridactyla) in a glacial fjord by tracking breeding individuals from five colonies. Although breeding kittiwakes were observed to travel up to ca. 280 km from the colony, individuals were more likely to use glacier fronts located closer to their colony and rarely used glacier fronts located farther away than 18 km. Such variation in the use of glacier fronts created fine-scale spatial segregation among the four closest (ca. 7 km distance on average) kittiwake colonies. Overall, our results support the hypothesis that spatially predictable foraging patches like glacier fronts can have strong structuring effects on predator movements and can modulate the magnitude of intercolonial spatial segregation in central-place foragers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».