Spatiotemporal Characterization of Non-breeding Great Shearwaters <i>Ardenna gravis</i> within their Wintering Range
Notice bibliographique
Résumé
Movements of Great Shearwaters Ardenna gravis wintering in the Northwest Atlantic showed age-based spatial and temporal flexibility, with foraging tactics linked to a defined physical preference of their primary prey. From 2013 to 2018, we tracked 58 Great Shearwaters during their wintering season using platform terminal transmitters deployed in the same area of the southwest Gulf of Maine. Utilization distributions (UDs) for individual birds were created from convex hulls, which were then combined for spatial and temporal analyses. Of the 95% kernel UDs, 55% were contained within the Gulf of Maine and the remainder extended to the Scotian Shelf off Nova Scotia and the Grand Banks off Newfoundland. Analysis of fecal DNA from tagged birds and others captured with them indicated that Northern sand lance Ammodytes dubius were the primary prey while in the Gulf of Maine. This relationship was supported by the overlap of UDs and sand lance habitat. The spatial occurrence of sand lance from bottomfish trawl survey data demonstrated that these fish preferred shallow water (< 100 m deep) with substrates consisting of high sand content (> 50%) and grain sizes ranging from 0.35–2.00 mm in diameter. These same properties were associated and spatially aligned with the collective 25% kernel UD of Great Shearwaters. Necropsy of bycaught Great Shearwaters from an area that overlapped in space and time with tagged individuals and sand lance habitat demonstrated that most birds (89%) were young (0–2 years), based on gonadal development, molt score, and/or bursa of Fabricius. Coupling demographic information from necropsies with spatial habits and movement timing of tagged birds suggests this region serves as a winter “nursery” for Great Shearwaters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».