The Amazon Basin’s rivers and lakes support Nearctic-breeding shorebirds during southward migration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Identifying the migration routes and stopover sites used by declining species is critical for developing targeted conservation actions. Long-distance migratory shorebirds are among the groups of birds declining most rapidly, yet we frequently lack detailed knowledge about the routes and stopover sites they use during their hemisphere-spanning migrations. This is especially true for species that migrate through mid-continental regions in the Western Hemisphere. We therefore used satellite transmitters to track 212 individuals of 6 shorebird species during their southward migrations—Pluvialis dominica (American Golden-Plover), Limosa haemastica (Hudsonian Godwit), Tringa flavipes (Lesser Yellowlegs), Calidris subruficollis (Buff-breasted Sandpiper), C. melanotos (Pectoral Sandpiper), and Bartramia longicauda (Upland Sandpiper)—as they crossed the Amazon Basin of South America, a region from which reports of shorebird numbers are increasing but remain relatively rare. Our results make clear that the Amazon Basin provides stopover habitat for a large number of shorebirds: more than 74% of individuals tracked crossing the Amazon Basin stopped over in the region for an average of 2–14 days, with some spending the entire nonbreeding season there. All species selected stopover sites along the region’s many rivers and lakes, while within stopover sites each species exhibited distinct habitat preferences. The timing of stopovers within sub-basins of the Amazon Basin also coincided with periods of low water, when the muddy, shallow water habitats preferred by most shorebirds are likely plentiful. Together, our results highlight the need for detailed investigations into shorebird abundance and distribution within the Amazon Basin, threats to shorebirds within particular subbasins, and links between shorebird conservation efforts and those targeting the myriad other species that inhabit this dynamic, hyper-diverse region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».