A keystone avian predator faces elevated energy expenditure in a warming Arctic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».