Local variations in population trends and migration strategies of Brünnich’s guillemots on Svalbard
Notice bibliographique
Résumé
The conservation status of seabirds is of increasing concern, with climate change identified as one of the main threats. This is especially true for Arctic seabirds, which breed in one of the fastest-warming regions on Earth. On Svalbard, the number of Brünnich’s guillemots Uria lomvia has been declining since the late 1990s, mostly due to deteriorating wintering conditions; this conclusion was based on colonies located in the western and southern part of the archipelago. Here, we used new data from northeast Svalbard to investigate whether this trend holds true for other populations of Brünnich’s guillemots. We found that numbers of guillemots in northeast Svalbard have been increasing in the last decade. These contrasting trends are associated with different migration strategies. Birds from the northeast population winter in the northern Barents Sea, while the vast majority of western and southern Svalbard birds winter between Iceland and Canada. Despite rapid climate change, the northern Barents Sea still seems to provide adequate conditions for wintering seabirds. Our study highlights the need to consider spatial variation in population trends, even at a small spatial scale, when assessing the status of a given species. In the Northeast Atlantic, most Brünnich’s guillemots breed in southeast Svalbard and in the Russian Arctic, where they have been poorly studied. Our study indicates that population trends in these regions cannot be inferred from what is observed in south and west Svalbard. Geographically representative monitoring is necessary to reliably assess the status of Brünnich’s guillemots in this part of the Arctic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».