Energetic trade-offs in migration decision-making, reproductive effort and subsequent parental care in a long-distance migratory bird
Notice bibliographique
Résumé
Migratory species trade-off long-distance movement with survival and reproduction, but the spatio-temporal scales at which these decisions occur are relatively unknown. Technological and statistical advances allow fine-scale study of animal decision-making, improving our understanding of possible causes and therefore conservation management. We quantified effects of reproductive preparation during spring migration on subsequent breeding outcomes, breeding outcomes on autumn migration characteristics and autumn migration characteristics on subsequent parental survival in Greenland white-fronted geese ( Anser albifrons flavirostris ). These are long-distance migratory birds with an approximately 50% population decline from 1999 to 2022. We deployed GPS-acceleration devices on adult females to quantify up to 5 years of individual decision-making throughout the annual cycle. Weather and habitat-use affected time spent feeding and overall dynamic body acceleration (i.e. energy expenditure) during spring and autumn. Geese that expended less energy and fed longer during spring were more likely to successfully reproduce. Geese with offspring expended more energy and fed for less time during autumn, potentially representing adverse fitness consequences of breeding. These behavioural comparisons among Greenland white-fronted geese improve our understanding of fitness trade-offs underlying abundance. We provide a reproducible framework for full annual cycle modelling using location and behaviour data, applicable to similarly studied migratory animals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».