Characterizing Ancient Murrelet <i>Synthliboramphus antiquus</i> movement behaviour during breeding‐season foraging trips using hidden Markov models
Notice bibliographique
Résumé
Seabird species are increasingly threatened globally due to a range of anthropogenic impacts affecting at‐sea habitat. Characterizing at‐sea movement patterns and identifying foraging behaviour allows researchers to identify critical habitat but can be challenging for small diving species. The Ancient Murrelet Synthliboramphus antiquus is an alcid species of conservation concern in Canada. At‐sea distribution and movements of this species during the breeding season are currently poorly understood. We mounted GPS tracking devices on breeding Ancient Murrelets from two colonies along the southeastern coast of Haida Gwaii, one colony in 2018 and one in 2019, to collect movement data during foraging trips. We used hidden Markov models (HMMs) to identify three movement behaviour states from track characteristics, which we interpreted as transit, resting and foraging. Immersion data collected from the GPS tags allowed us to interpret the two slow‐moving states and to confidently identify foraging movement behaviour. From the 42 individuals tracked we found that foraging trips encompassed large areas of Hecate Strait, to the east of the colonies. Birds nesting on Ramsay Island in 2018 travelled on average 453 km in 4.3 days, up to a mean of 108 km from the colony. Birds breeding on George Island in 2019 took shorter trips, travelling on average 263 km in 3.0 days, and up to 81 km from the colony. In both years, birds spent approximately one‐third of their time in each behaviour state. Resting often took place throughout a whole night at sea; foraging occurred predominately during the day. Transit took place during the night, when birds were leaving or returning to the colony, or during the day, possibly indicating movement between prey patches. Our results can inform marine conservation of this vulnerable species by differentiating foraging from other at‐sea movement behaviours and is a first step to identifying critical foraging habitat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».