Shorter Migration Distance and Breeding Latitude Correlate With Earlier Egg‐Laying Across the Northeastern Pacific Ocean Range of the Rhinoceros Auklet (<i>Cerorhinca monocerata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Models of migratory behavior predict trade‐offs between fitness costs and benefits with respect to migration distance. Shorter migration distances may confer a fitness benefit by facilitating earlier breeding, however this is rarely investigated. We tested this hypothesis using a large‐scale geolocation (GLS) dataset from 109 rhinoceros auklets (Cerorhinca monocerata), a differentially migrating seabird, that was tagged at 12 breeding colonies along the Pacific Coast of North America, spanning southern California to the eastern Aleutian Islands, Alaska. Using GLS‐based position estimates, we determined the geographic centroid of the pelagic areas occupied by birds in winter (1 January–28 February) and then calculated the distance between their wintering centroids and colony of origin. We then used GLS light‐intensity and salt‐water immersion (wet/dry) data to determine each individual's date of egg‐laying the following spring. Rhinoceros auklets were very widely distributed across the northeastern Pacific Ocean in winter. Among all individuals, the distance between winter centroids and breeding colonies ranged from < 100 to > 2500 km, being greater among individuals originating from colonies at higher latitudes. As predicted, migration distance and colony latitude were positively related to lay date: after accounting for colony‐level differences in phenology, individuals that migrated shorter distances tended to lay their eggs earlier, a pattern that emerged across all populations. Our study links the migration distance of rhinoceros auklets to a fitness‐related outcome, underscoring the selective pressure that migration exerts on subsequent breeding activity.
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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 | 0,000 | 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 ».