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Enregistrement W4206633154 · doi:10.1101/2022.01.14.476385

Phenology effects on productivity and hatching-asynchrony of American kestrels ( <i>Falco sparverius</i> ) across a continent

2022· preprint· en· W4206633154 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen R. Callery, Sarah E. Schulwitz, Anjolene R. Hunt, Jason M. Winiarski, Christopher J. W. McClure, Richard A. Fischer, Julie A. Heath

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramU.S. Department of Defense
Mots-clésPhenologyNest (protein structural motif)ProductivityBroodSeasonal breederIncubationEcologyBiologyHatchingNesting seasonPredationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate-driven advances in spring can result in phenological mismatch between brood rearing and prey availability and consequently cause decreased productivity in birds. How consequences of mismatch vary across species’ ranges, and how individual behavior can mitigate mismatch effects is less studied. We quantified the relationship between phenological mismatch, productivity, and behavioral adaptations of American kestrels ( Falco sparverius ) across their breeding range in the United States and southern Canada. We obtained phenology and productivity data using nest observations from long term nest box monitoring, remote trail cameras, and community-scientist based programs. We collected data on parental incubation behavior and hatch asynchrony using trail cameras in nest boxes. Kestrels that laid eggs after the start of spring had higher rates of nest failure and fewer nestlings than earlier nesters, and effects of mismatch on productivity were most severe in the Northeast. In contrast, kestrels in the Southwest experienced a more gradual decline in productivity with seasonal mismatch. We attribute the effect of location to the growing season and temporal nesting windows (duration of nesting season). Specifically, resource availability in the Northeast is narrow and highly peaked during the breeding season, potentially resulting in shorter nesting windows. Conversely, resource curves may be more prolonged and dampened in the Southwest, and growing seasons are becoming longer with climate change, potentially resulting in longer nesting windows. We found that the onset of male incubation was negatively associated with lay date. Males from breeding pairs that laid eggs after the start of spring began incubation sooner than males from breeding pairs that laid before the start of spring. Early-onset male incubation was positively associated with hatching asynchrony, creating increased age variation in developing young. In sum, we demonstrate that American kestrels are vulnerable to phenological mismatch, and that this vulnerability varies across space. Northeastern populations could be more vulnerable to mismatch consequences, which may be one factor contributing to declines of kestrels in this region. Also, we demonstrate early onset of incubation as a potential adaptive behavior to advance average hatch date and spread out offspring demands, but it is unknown how impactful this will be in mitigating the fitness consequences of phenology mismatch. Highlights Climate-driven phenological mismatch is a growing conservation concern. We studied phenology and productivity of an avian predator across North America. American kestrels nesting after the start of spring had lower productivity. Later nesting kestrels altered incubation to create hatching asynchrony. Mismatch effects were strongest in the Northeast and may contribute to population declines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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