Age-dependent response to anthropogenic habitat during migration of an endangered raptor
Notice bibliographique
Résumé
Decisions made by migrating animals can impact individual fitness and population dynamics. 1 , 2 For avian migrants, these decisions can be affected by environmental 3 , 4 , 5 , 6 , 7 and anthropogenic 8 , 9 , 10 , 11 , 12 factors and by internal 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 states. However, recent reviews have pointed to multiple gaps in our understanding of these decisions. 19 , 20 , 21 , 22 We studied the decisions made by migrating endangered Steppe Eagles Aquila nipalensis by tracking individuals for up to 7 years with GPS transmitters. We used weather reanalysis models and high-resolution remote sensing to obtain environmental and anthropogenic information. 23 , 24 Using complementary statistical methods, we differentiated between two behavioral states, migratory flights and stopovers, and studied how different factors shape the birds' movements and the transition between these states. 25 , 26 Most prominently, we detected effects of experience on the birds' response to anthropogenic habitats, with juvenile eagles drawn to them, adults avoiding them, and sub-adults showing no preference. Experience also affected the choice of tailwind and flight direction during migration, with juvenile individuals choosing stronger winds and more direct routes than more experienced eagles. During stopover, experienced eagles flew greater distances than less experienced eagles, and during both stopover and migratory periods, stronger tailwinds increased the distance birds moved. Finally, winds blowing toward the migratory direction increased the probability that a bird would initiate migration after a stopover, while opposite winds had the opposite effect. Our results advance our understanding of the ontogeny of bird migration and the effects of environmental and anthropogenic factors on migratory decision-making, with implications for the conservation of migratory species.
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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 ».