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Enregistrement W4406769297 · doi:10.1002/ece3.70816

Breeding Partners Have Dissimilar Foraging Strategies in a Long‐Lived Arctic Seabird

2025· article· en· W4406769297 sur OpenAlexafffund
Marianne Gousy‐Leblanc, Allison Patterson, H. Grant Gilchrist, Vicki L. Friesen, Kyle H. Elliott

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of WindsorQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNorthern Contaminants ProgramEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésForagingSeabirdBiologyEcologyReproductive successPopulationArcticAnimal sexual behaviourPredationZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT For long‐lived species with biparental care, coordination and compatibility in the foraging behavior of breeding mates may be crucial to successfully raise offspring. While high foraging success is clearly important to reproductive success, it might be equally important that the mate has a complementary foraging strategy. We test whether breeding partners have similar or dissimilar foraging strategies in a species where both partners share breeding responsibilities and exhibit high mate fidelity (thick‐billed murre; Uria lomvia). To examine whether thick‐billed murres showed complementary in foraging strategies, we attached GPS accelerometers to both partners within 40 thick‐billed murre chick‐rearing pairs. Individuals within a breeding pair were dissimilar in their foraging trip distance and in their number of dives during foraging trips compared to randomized pairs. Breeding partners were also more similar in wing length than randomized pairs. This result could be related to individual quality as individuals select similar sized partners or select sites that lead to similar sized partners. We conclude that foraging strategy diversity could be maintained in this population either because individuals prefer partners with foraging strategies complementary to their own, or because partners diverge in foraging strategies over multiple breeding season together.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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