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Enregistrement W4398168565 · doi:10.1111/gcb.17335

Why do avian responses to change in Arctic green‐up vary?

2024· article· en· W4398168565 sur OpenAlexafffund
Eveling A. Tavera, David B. Lank, David C. Douglas, Brett K. Sandercock, Richard B. Lanctot, Niels Martin Schmidt, Jeroen Reneerkens, David H. Ward, Joël Bêty, Eunbi Kwon, Nicolas Lecomte, Cheri L. Gratto‐Trevor, Paul A. Smith, Willow B. English, Sarah T. Saalfeld, Stephen C. Brown, H. River Gates, Erica Nol, Joseph R. Liebezeit, Rebecca L. McGuire, Laura McKinnon, Steve Kendall, Martin D. Robards, Megan L. Boldenow, David C. Payer, Jennie Rausch, Diana Solovyeva, Jordyn A. Stalwick, Kirsty E. B. Gurney

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensYork UniversityCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaTrent UniversityUniversité de MonctonCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à RimouskiSimon Fraser UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversity of Colorado DenverU.S. Bureau of Land ManagementU.S. Fish and Wildlife ServiceArctic Goose Joint VentureIndigenous and Northern Affairs CanadaUniversité du Québec à RimouskiSimon Fraser UniversityFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesArctic Landscape Conservation CooperativeChurchill Northern Studies CentreCanada Research ChairsU.S. Geological SurveyParks CanadaTrust for Mutual UnderstandingNational Science FoundationGovernment of NunavutUniversity of Alaska FairbanksKresge FoundationConocoPhillipsNational Fish and Wildlife FoundationEnvironment and Climate Change CanadaKansas State UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of MissouriGarfield Weston FoundationAlaska Department of Fish and GameMassachusetts Department of Fish and GameOffice of Polar ProgramsDucks Unlimited Canada
Mots-clésPhenologyEcologySandpiperBiologyClimate changeArcticCharadriiformesSeasonal breederNest (protein structural motif)CalidrisRange (aeronautics)TernGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate change has altered the timing of seasonal events (i.e., phenology) for a diverse range of biota. Within and among species, however, the degree to which alterations in phenology match climate variability differ substantially. To better understand factors driving these differences, we evaluated variation in timing of nesting of eight Arctic-breeding shorebird species at 18 sites over a 23-year period. We used the Normalized Difference Vegetation Index as a proxy to determine the start of spring (SOS) growing season and quantified relationships between SOS and nest initiation dates as a measure of phenological responsiveness. Among species, we tested four life history traits (migration distance, seasonal timing of breeding, female body mass, expected female reproductive effort) as species-level predictors of responsiveness. For one species (Semipalmated Sandpiper), we also evaluated whether responsiveness varied across sites. Although no species in our study completely tracked annual variation in SOS, phenological responses were strongest for Western Sandpipers, Pectoral Sandpipers, and Red Phalaropes. Migration distance was the strongest additional predictor of responsiveness, with longer-distance migrant species generally tracking variation in SOS more closely than species that migrate shorter distances. Semipalmated Sandpipers are a widely distributed species, but adjustments in timing of nesting relative to variability in SOS did not vary across sites, suggesting that different breeding populations of this species were equally responsive to climate cues despite differing migration strategies. Our results unexpectedly show that long-distance migrants are more sensitive to local environmental conditions, which may help them to adapt to ongoing changes in climate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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