Resource partitioning in Atlantic puffins and razorbills facing declining food: an analysis of feeding areas and dive behaviour in relation to diet
Notice bibliographique
Résumé
Multi-species communities of closely-related seabirds present opportunities to determine how such species coexist. Machias Seal Island (MSI), New Brunswick, Canada, is a migratory bird sanctuary where several seabird species breed, including the largest number of Atlantic puffins Fratercula arctica and razorbills Alca torda in the Gulf of Maine/Bay of Fundy ecosystem. The species differ in nest sites, body size and wing-loading, as well as life history (specifically post-natal care); they take different proportions of a similar range of prey species, and recent studies show limited overlap in foraging areas at other sites. We wished to expand our understanding of resource partitioning at MSI by measuring differences in foraging areas and behaviour, in the context of recent declines in availability of key prey species and concomitant decreasing breeding success of both species, which suggest that carrying capacity may have been reached. Using GPS loggers in 2 breeding seasons, and long-term chick-diet data collected over 20 yr, we investigated differences in horizontal and vertical foraging distributions and prey that allow these 2 species to breed sympatrically. Logger data collected from puffins (n = 7) and razorbills (n = 8) revealed that razorbills fed in shallower water than puffins and took shorter foraging trips. Prey brought to chicks at control nests showed higher proportions of high-energy fish in razorbill diet compared with puffins. Foraging behaviour is likely affected by declining availability of high-quality food and increasing temperature since 2010.
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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 ».