The Influence of Migration Timing and Local Conditions on Reproductive Timing in Arctic‐Breeding Birds
Notice bibliographique
Résumé
For birds breeding in the Arctic, nest success is affected by the timing of nest initiation, which is partially determined by local conditions such as snow cover. However, conditions during the non-breeding season can carry over to affect the timing of breeding. We used tracking and breeding data from 248 individuals of 8 species and subspecies of Arctic-breeding shorebirds to estimate how the timing of nest initiation is related to local conditions like snowmelt phenology versus prior conditions, measured by the timing and speed of migration. Using path analysis, our global model showed that local and prior conditions have similar effect sizes (Standardised Path Coefficients ± SE of 0.44 ± 0.07 and 0.43 ± 0.07 for snowmelt and arrival timing, respectively), suggesting that both influence the timing of breeding and therefore potentially reproductive output. However, the importance of each variable varied across species. Individuals that arrived later to the breeding grounds did not leave the wintering grounds later, but instead took longer to migrate, potentially reflecting differences in flight speed or time spent at stopover sites. We hypothesise that this may be due to reduced habitat quality at some stopover sites or an inability to adjust their departure timing or migration speed to match the advancing spring phenology in the North. Individuals that migrated longer distances also arrived and nested later. Our results highlight the benefits and potential conservation implications of using a full annual cycle approach to assess the factors influencing reproductive timing of birds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».