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Enregistrement W4388728137 · doi:10.1111/1365-2656.14025

Springing forward: Migrating songbirds catch up with the start of spring in North America

2023· article· en· W4388728137 sur OpenAlexafffund
Claire E. Nemes, Peter P. Marra, Theodore J. Zenzal, Samantha A. Collins, Bryant C. Dossman, Alexander R. Gerson, Camila Gómez, Ana M. González, Mariamar Gutierrez Ramirez, Sarah A. Hamer, J. Marty, Phillip L. Vasseur, Emily B. Cohen

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Maryland Center for Environmental ScienceCornell Lab of OrnithologyEnvironment and Climate Change CanadaAmerican Ornithologists' UnionWilson Ornithological SocietyBirds CanadaSmithsonian InstitutionUniversity of MarylandLouisiana Department of Wildlife and FisheriesUnited States Agency for International DevelopmentNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhenologyForagingVegetation (pathology)Normalized Difference Vegetation IndexSpring (device)SongbirdInsectivoreGeographyEcologyBird migrationHerbivorePhysical geographyHabitatBiologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In temperate regions, the annual pattern of spring onset can be envisioned as a 'green wave' of emerging vegetation that moves across continents from low to high latitudes, signifying increasing food availability for consumers. Many herbivorous migrants 'surf' such resource waves, timing their movements to exploit peak vegetation resources in early spring. Although less well studied at the individual level, secondary consumers such as insectivorous songbirds can track vegetation phenology during migration as well. We hypothesized that four species of ground-foraging songbirds in eastern North America-two warblers and two thrushes-time their spring migrations to coincide with later phases of vegetation phenology, corresponding to increased arthropod prey, and predicted they would match their migration rate to the green wave but trail behind it rather than surfing its leading edge. We further hypothesized that the rate at which spring onset progresses across the continent influences bird migration rates, such that individuals adjust migration timing within North America to phenological conditions they experience en route. To test our hypotheses, we used a continent-wide automated radio telemetry network to track individual songbirds on spring migration between the U.S. Gulf Coast region and northern locations closer to their breeding grounds. We measured vegetation phenology using two metrics of spring onset, the spring index first leaf date and the normalized difference vegetation index (NDVI), then calculated the rate and timing of spring onset relative to bird detections. All individuals arrived in the southeastern United States well after local spring onset. Counter to our expectations, we found that songbirds exhibited a 'catching up' pattern: Individuals migrated faster than the green wave of spring onset, effectively closing in on the start of spring as they approached breeding areas. While surfing of resource waves is a well-documented migration strategy for herbivorous waterfowl and ungulates, individual songbirds in our study migrated faster than the green wave and increasingly caught up to its leading edge en route. Consequently, songbirds experience a range of vegetation phenophases while migrating through North America, suggesting flexibility in their capacity to exploit variable resources in spring.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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