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Enregistrement W4408943073 · doi:10.3389/fevo.2025.1497949

Temperature and stopover duration carry-over to affect Arctic arrival timing and breeding success in the cackling goose (Branta hutchinsii)

2025· article· en· W4408943073 sur OpenAlexafffundabout
Saeedeh Bani Assadi, Frank Baldwin, Leanne R. Neufeld, Kevin C. Fraser

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGooseBrantaArcticDuration (music)WaterfowlEcologyAffect (linguistics)GeographyFisheryEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arrival timing in spring may be mediated by conditions experienced during migratory stopovers or staging areas, but our knowledge about their impact on migration timing and reproduction is limited. We explored the role of stopover duration on spring migration timing and successful incubation in cackling geese (Branta hutchinsii), which breed at high arctic latitudes where climate change effects are more pronounced. To track migration phenology and incubation duration, 236 light-level geolocators were deployed on cackling geese during the breeding period at Baffin Island, Nunavut, Canada between 2016 and 2018. Using data available for spring migration in the year following tag deployment (25 tags retrieved), we found that most geese had long, coastal stopovers (8–39 days) before crossing Hudson Bay on the last leg of their spring migration to their Baffin Island breeding area. We show that longer stopover durations at these Hudson Bay Lowland sites were associated with successful completion of incubation (a proxy for breeding success). Although spending more time at the stopover led to a later arrival date at the breeding ground, longer stopovers may increase the energy stores necessary for reproduction in these capital breeders. Stopover duration did not influence the incubation interval (number of days between arrival date at the breeding ground and start of incubation). Lastly, we found that the temperature at stopovers influenced migration timing, with higher temperatures resulting in earlier arrival at the breeding ground. Overall, our results demonstrate that conditions and behaviour at distant stopovers (1700–3000 km away) have important influence on timing and breeding success once birds arrive at their Arctic breeding sites. Therefore, our understanding of climate change impacts on these Arctic-breeding geese must also include the influence of en route conditions

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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