The Feeding Ecology and Behavior of Breeding Iceland Gulls <i>Larus glaucoides kumlieni</i> and Comparisons with Sympatric Large <i>Larus</i> Gulls on Southwestern Baffin Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The feeding ecology and behavior of breeding Iceland Gulls Larus glaucoides kumlieni and, to a lesser extent, American Herring Gulls Larus smithsonianus and Glaucous Gulls Larus hyperboreus, were studied at a large Iceland Gull colony located near Kinngait, Baffin Island, Canada. Iceland Gulls collected food close to the colony, mainly at ebbing and low tides, on or very close to the shoreline, and in adjacent nearshore waters. The most common feeding technique was picking on the water surface while swimming. Additional techniques included plunging to capture food items at greater depths and kleptoparasitism. Known food items included marine invertebrates and small fish. American Herring and Glaucous gulls nested in the study area in substantially lower numbers than Iceland Gulls but used similar feeding habitats and techniques and collected similar food items. The specific feeding techniques used by all three species were typical of many large Larus gulls. Sufficient food availability at the time of the study may explain some of the observed similarities in feeding habitat use and behavior. An important component of broad niche separation for Iceland Gulls in areas of sympatry may be sea-cliff nesting and concentrated use of coastal marine habitats for feeding, including shorelines and nearshore areas. In addition, other studies have shown that American Herring and Glaucous gulls use more inland and terrestrial habitats, use more diverse foods, and employ different feeding behaviors, including more predation and scavenging. Additional studies in selected areas are needed to fully address the questions raised in this study.
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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 | 0,001 | 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 ».