Flyway-scale GPS tracking reveals migratory routes, stopovers, and habitat associations of Lesser Yellowlegs
Notice bibliographique
Résumé
Many populations of long-distance migrant shorebirds are declining rapidly. Since the 1970s, the Lesser Yellowlegs (Tringa flavipes) has experienced a pronounced reduction in abundance of ~63%. The potential causes of the species’ decline are complex and interrelated yet understanding the timing of migration and seasonal routes used by this species will aid in directing conservation planning to address potential threats. During 2018–2021, we tracked 118 adult Lesser Yellowlegs using GPS satellite tags deployed on birds from five breeding and two migratory stopover locations spanning the boreal forest of North America from Alaska to eastern Canada. Our objectives were to quantify migratory connectivity and identify key stopover and non-breeding locations. Individuals tagged in Alaska and central Canada followed similar southbound migratory routes through the Prairie Pothole Region of North America, whereas birds tagged in eastern Canada completed multi-day transoceanic flights covering distances of >4,000 km across the Atlantic between North and South America. Upon reaching their non-breeding locations, Lesser Yellowlegs populations overlapped, resulting in weak migratory connectivity. Lastly, freshwater and agricultural habitats of the Prairie Pothole region supported the highest proportion of Lesser Yellowlegs during southbound migration. Our findings suggest that while Lesser Yellowlegs travel long distances and traverse numerous political boundaries each year, the breeding population from which an individual originates likely has the greatest influence on which threats birds experience during migration. Further, the species’ dependence on wetlands in agricultural landscapes during migration may make them vulnerable to threats related to agricultural practices, such as pesticide exposure.
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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 | 0,000 |
| 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 ».