Spatial and temporal predictability drive foraging movements of coastal birds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Temporal and spatial predictability of food resources are critical to the foraging efficiency of central place foragers. While site fidelity is often assessed in this context, route fidelity, or the repeated use of the same path while traveling, and temporal aspects of habitat predictability have received less attention. We examined how the use of urban, coastal, and offshore habitats influenced spatiotemporal predictability in the foraging patterns of herring gulls (Larus argentatus) and great black-backed gulls (L. marinus). Since gulls show higher site fidelity when foraging in urban habitats, we predicted that these trips would also show higher route fidelity. Similarly, we predicted that gulls foraging in coastal habitats would adapt the timing of foraging trips relative to tides. METHODS: We analyzed GPS tracks of herring gulls (n = 79) and great black-backed gulls (n = 37)-between 2016-2022 from four nesting colonies whose surrounding areas varied in their degree of urbanization. Fréchet distance, which is defined as the repeated use of the same path while traveling, was used to assess route fidelity, within colonies and between habitat types. We also compared the consistency of foraging trip timing relative to tidal stage and day of week, respectively, across habitat types. RESULTS: Neither herring nor great black-backed gulls showed higher route fidelity in urban habitats. Herring gulls showed direct travel between urban foraging sites but revisited sites in different orders, suggesting that a mosaic map may be used to navigate between known urban foraging sites. Herring and great black-backed gulls that foraged at coastal sites exhibited patterns in trip timing in relation to the tidal cycle, with foraging primarily occurring at or around low tide. Herring gulls in urban environments foraged more on Fridays and weekends, possibly due to increased or altered human activities on these days. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the importance of spatial memory and spatiotemporal predictability of gull foraging habitats and highlight the extent to which gulls adjust their movements based on their foraging habitats.
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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 | 0,001 |
| 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 ».