Influence of sea ice concentration, sex and chick age on foraging flexibility and success in an Arctic seabird
Notice bibliographique
Résumé
), through changes in foraging behaviour and foraging success. At the same time, extrinsic factors, such as chick demand, and intrinsic factors, such as sex, are also likely to influence foraging behaviour and foraging success of adult murres. Here, we use 3 years of data (2017-2019) to examine the impacts of environmental conditions (sea ice concentration and sea surface temperature), sex and chick age (as a proxy for chick demand) on foraging and diving behaviour (measured via biologgers), energy expenditure (estimated from activity budgets) and foraging success (measured via nutritional biomarkers) of thick-billed murres during the incubation and chick-rearing stages at Coats Island, Nunavut. Murres only exhibited foraging flexibility to environmental conditions during incubation, which is also the only stage when ice was present. When more ice was present, foraging effort increased, murres foraged farther and made deeper dives, where murres making deeper dives had higher foraging success (greater relative change in mass). During incubation, murre behaviour was also influenced by sex of the individual, where males made more and shorter trips and more dives. During chick-rearing, murre behaviour was influenced primarily by the sex of the individual and chick age. Males made shallower dives and fewer dive bouts per day, and more dives. Birds made longer, deeper dives as chicks aged, likely representing increased intra-specific competition for prey throughout the season. Our results suggest variation in sea ice concentration does impact foraging success of murres; however, sex-specific foraging strategies may help buffer colony breeding success from variability in sea ice concentration.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».