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Enregistrement W4206244624 · doi:10.1525/elementa.2021.00033

Contrasting phenological and demographic responses of Atlantic Puffin (<i>Fratercula arctica</i>) and Razorbill (<i>Alca torda</i>) to climate change in the Gulf of Maine

2021· article· en· W4206244624 sur OpenAlexaff
Heather L. Major, Sarah Durham, Natalia Fana, Joy E. Rivers, Antony W. Diamond

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFledgeSeabirdClimate changePhenologyEcologyFisheryGeographyBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gulf of Maine is warming faster than most of the world’s ocean and is also the southern-most limit for nesting, cold-adapted Atlantic Puffin (Fratercula arctica) and Razorbill (Alca torda). Beginning in 1995, the Atlantic Laboratory for Avian Research has collected annual data on phenology, productivity, and fledgling body condition for puffins and Razorbills nesting at Machias Seal Island. Here, we aimed to quantify changes in these measures of breeding performance and assess whether they are related to environmental conditions. As predicted, we found that all measures of breeding performance (except puffin fledge date) have changed between 1995 and 2020, and in many cases, puffins and Razorbills are responding differently. Specifically, hatch date has retreated for puffins (occurring approximately 1 week later in 2011–2020 than in 1995–2004) and advanced for Razorbills (occurring approximately 1 week earlier in 2011–2020 than in 1995–2004). We found that environmental conditions were important predictors for measures of breeding performance, but importance of environmental conditions differ both between the species and among the measures of breeding performance. As the climate continues to warm, we expect continued changes in breeding performance of puffins and Razorbills. Further research is needed to understand the reasons for differences between the 2 species and the impacts of continued warming.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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