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Enregistrement W4327900076 · doi:10.1002/ecy.4034

A keystone avian predator faces elevated energy expenditure in a warming Arctic

2023· article· en· W4327900076 sur OpenAlexaff
Melissa L. Grunst, Andrea S. Grunst, David Grémillet, Akiko Kato, Paco Bustamante, Céline Albert, Émile Brisson‐Curadeau, Manon Clairbaux, Marta Cruz‐Flores, Sophie Gentès, Antoine Grissot, Samuel Perret, Eric Ste‐Marie, Dariusz Jakubas, Katarzyna Wojczulanis‐Jakubas, Jérôme Fort

Notice bibliographique

RevueEcology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheInstitut Polaire Français Paul Emile VictorEuropean Regional Development FundHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut Universitaire de FranceAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésClimate changeArcticEcologyGlobal warmingEnvironmental scienceEctothermSeabirdJellyfishTrophic levelEffects of global warming on oceansEcosystemBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is transforming bioenergetic landscapes, challenging behavioral and physiological coping mechanisms. A critical question involves whether animals can adjust behavioral patterns and energy expenditure to stabilize fitness given reconfiguration of resource bases, or whether limits to plasticity ultimately compromise energy balance. In the Arctic, rapidly warming temperatures are transforming food webs, making Arctic organisms strong models for understanding biological implications of climate change-related environmental variability. We examined plasticity in the daily energy expenditure (DEE) of an Arctic seabird, the little auk (Alle alle) in response to variability in climate change-sensitive drivers of resource availability, sea surface temperature (SST) and sea ice coverage (SIC), and tested the hypothesis that energetic ceilings and exposure to mercury, an important neurotoxin and endocrine disrupter in marine ecosystems, may limit scope for plasticity. To estimate DEE, we used accelerometer data obtained across years from two colonies exposed to distinct environmental conditions (Ukaleqarteq [UK], East Greenland; Hornsund [HS], Svalbard). We proceeded to model future changes in SST to predict energetic impacts. At UK, high flight costs linked to low SIC and high SST drove DEE from below to above 4 × basal metabolic rate (BMR), a proposed energetic threshold for breeding birds. However, DEE remained below 7 × BMR, an alternative threshold, and did not plateau. Birds at HS experienced higher, relatively invariable SST, and operated above 4 × BMR. Mercury exposure was unrelated to DEE, and fitness remained stable. Thus, plasticity in DEE currently buffers fitness, providing resiliency against climate change. Nevertheless, modeling suggests that continued warming of SST may promote accelerating increases in DEE, which may become unsustainable.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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