Weather, climate, and entry into migration of northern fur seal pups
Notice bibliographique
Résumé
In the migration of young animals, environmental cues can play an outsized role in dispersal, ontogeny, and potentially survival. Identifying and quantifying such cues promotes an understanding of individual species’ migratory evolution and response to long-term environmental change. This study examines weather as a proximate factor for initiating first migration in a wide-ranging subpolar marine predator, the northern fur seal (laaqudax̂, in Unangam Tunuu; Callorhinus ursinus (Linnaeus 1758)). Observations of satellite-telemetered pups on three islands in the eastern Bering Sea, Alaska (US) are used to quantify how inclement weather (high winds, snow, and low temperatures) increases departure rate. Historical weather is then used to reconstruct departure, from the mid-20th century onward. Contemporary surveys provide a test for reconstructed estimates and highlight behavioral processes near the entry to migration. Reconstructions provide novel climate context for large-scale population declines in the eastern Bering Sea since the 1950s; within their limitations, there is a lack of evidence for trends in departure or significant influence on demography. Results here build upon and support historical knowledge regarding the role of weather, while also highlighting potential areas of future study – such as maternal behavior – in influencing the entry into first migration in this species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».