Continental Connections: Changing Temperature, Wind and Precipitation Advance the Postbreeding Roosting Phenology of Avian Aerial Insectivores
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Migratory birds are under threat by climate change. Successfully conserving them requires knowing which climatic factors drive changes in their migratory behaviour. Weather conditions may directly or indirectly affect the temporally disjointed life history stages of migratory birds, including the breeding, roosting and nonbreeding stages. However, the influences of these broad‐scale patterns are often not studied together. Coupling migratory bird movements estimated using weather radar (NEXRAD) with long‐term and large‐scale environmental data allows us to overcome these spatiotemporal uncertainties. Here, we assess environmental drivers of the phenology of postbreeding roosting of aerial insectivores in the Great Lakes region (USA) by evaluating predictors during the months leading up to roosting across species' ranges. Location Northern United States and Canada. Time Period 21‐year (2000–2020). Major Taxa Studied Avian aerial insectivores. Methods We conducted a spatially explicit time‐window analysis to examine the effects of 17 gridded weather and vegetation variables on swallow peak roosting phenology in the Great Lakes, making minimal ecological assumptions. Results We found that peak roosting timing is paced by both local conditions (headwind at 850 hPa) at the Great Lakes and distant conditions (minimum temperature, precipitation rate and specific humidity) at the likely breeding and stopover sites, with warmer temperatures advancing, headwind delaying and high precipitation advancing the phenophases. Time windows selected for the possible breeding and stopover sites are mostly before or around the time of roosting, with one exception during wintertime. Main Conclusions Although climatic shifts play a significant role in driving variation in phenology, for migratory species, the proximate driver can originate hundreds to thousands of kilometres away, and potentially months prior. Our study illuminates these far‐reaching patterns in aerial insectivores, enhancing our grasp of migration ecology and paving the way for a more comprehensive understanding of hemispheric animal movements.
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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 | 0,000 | 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 ».