Divergent migration routes reveal contrasting energy-minimization strategies to deal with differing resource predictability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seasonal long-distance movements are a common feature in many taxa allowing animals to deal with seasonal habitats and life-history demands. Many species use different strategies to prioritize time- or energy-minimization, sometimes employing stop-over behaviours to offset the physiological burden of the directed movement associated with migratory behaviour. Migratory strategies are often limited by life-history and environmental constraints, but can also be modulated by the predictability of resources en route. While theory on population-wide strategies (e.g. energy-minimization) are well studied, there are increasing evidence for individual-level variation in movement patterns indicative of finer scale differences in migration strategies. METHODS: We aimed to explore sources of individual variation in migration strategies for long-distance migrators using satellite telemetry location data from 41 narwhal spanning a 21-year period. Specifically, we aimed to determine and define the long-distance movement strategies adopted and how environmental variables may modulate these movements. Fine-scale movement behaviours were characterized using move-persistence models, where changes in move-persistence, highlighting autocorrelation in a movement trajectory, were evaluated against potential modulating environmental covariates. Areas of low move-persistence, indicative of area-restricted search-type behaviours, were deemed to indicate evidence of stop-overs along the migratory route. RESULTS: Here, we demonstrate two divergent migratory tactics to maintain a similar overall energy-minimization strategy within a single population of narwhal. Narwhal migrating offshore exhibited more tortuous movement trajectories overall with no evidence of spatially-consistent stop-over locations across individuals. Nearshore migrating narwhal undertook more directed routes, contrasted by spatially-explicit stop-over behaviour in highly-productive fjord and canyon systems along the coast of Baffin Island for periods of several days to several weeks. CONCLUSIONS: Within a single population, divergent migratory tactics can achieve a similar overall energy-minimizing strategy within a species as a response to differing trade-offs between predictable and unpredictable resources. Our methodological approach, which revealed the modulators of fine-scale migratory movements and predicted regional stop-over sites, is widely applicable to a variety of other aquatic and terrestrial species. Quantifying marine migration strategies will be key for adaptive conservation in the face of climate change and ever increasing human pressures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».