Environmental drivers of population-level variation in the migratory and diving ontogeny of an Arctic top predator
Notice bibliographique
Résumé
The development of migratory strategies that enable juveniles to survive to sexual maturity is critical for species that exploit seasonal niches. For animals that forage via breath-hold diving, this requires a combination of both physiological and foraging skill development. Here, we assess how migratory and dive behaviour develop over the first year of life for a migratory Arctic top predator, the harp seal Pagophilus groenlandicus , tracked using animal-borne satellite relay data loggers. We reveal similarities in migratory movements and differences in diving behaviour between 38 juveniles tracked from the Greenland Sea and Northwest Atlantic breeding populations. In both regions, periods of resident and transitory behaviour during migration were associated with proxies for food availability: sea ice concentration and bathymetric depth. However, while ontogenetic development of dive behaviour was similar for both populations of juveniles over the first 25 days, after this time Greenland Sea animals performed shorter and shallower dives and were more closely associated with sea ice than Northwest Atlantic animals. Together, these results highlight the role of both intrinsic and extrinsic factors in shaping early life behaviour. Variation in the environmental conditions experienced during early life may shape how different populations respond to the rapid changes occurring in the Arctic ocean ecosystem.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».