MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406812248 · doi:10.5751/ace-02772-200105

Migration and wintering strategies of a Eurasian Stone-curlew ( Burhinus oedicnemus ) continental population, and their conservation implications

2025· article· en· W4406812248 sur OpenAlexvenueno aff
Vincent Bretagnolle, Emilie Dedeban, Pamela Lagrange, Alexandre Villers, Steve Augiron, Damien Chiron, Landry Boussac, Alexis Martineau, Willem Bouten

Notice bibliographique

RevueAvian Conservation and Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEcologyPopulationBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Eurasian Stone-curlew (Burhinus oedicnemus) is a declining and threatened species, yet its migration and wintering strategies are little documented. Here, we used GPS trackers to collect accurate data on this species’ migration routes, stopovers, flight altitude, and speed, and identified the wintering sites of 32 individuals from a western European population tracked between 2012 and 2020. In a comparison between individuals, we found that they used strikingly different migratory strategies, showing variability in wintering sites (Portugal, Spain, Morocco, or Algeria), stopovers (number, location, and duration), and migratory routes, despite the fact that they all belonged to the same breeding population. We also compared individual variability in migratory routes, migration timing, and wintering home range size, and found medium to high repeatability for most parameters. In contrast to many other migrant waders, spring migration in this species was not found to be shorter in duration than autumn migration. Our results provide insights into potential threats that may affect this species in the near future away from its breeding grounds, such as habitat quality or habitat loss in wintering areas because Iberian or Moroccan agriculture is changing very rapidly because of drought.

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAvian Conservation and EcologyMême sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207