Results of the sensitivity analysis in Niche Mapper for the daily energy requirements of little auks in winter from Energyscapes and prey fields shape a North Atlantic seabird wintering hotspot under climate change
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need for a better understanding of animal migratory ecology under the influence of climate change. Most current analyses require long-term monitoring of populations on the move, and shorter-term approaches are needed. Here, we analysed the ecological drivers of seabird migration within the framework of the energyscape concept, which we defined as the variations in the energy requirements of an organism across geographical space as a function of environmental conditions. We compared the winter location of seabirds with their modelled energy requirements and prey fields throughout the North Atlantic. Across six winters, we tracked the migration of 94 little auks (Alle alle), a key sentinel Arctic species, between their East-Greenland breeding site and wintering areas off Newfoundland. Winter energyscapes were modelled with Niche Mapper™, a mechanistic tool which takes into account local climate and bird ecophysiology. Subsequently, we used a resource selection function to explain seabird distributions through modelled energyscapes and winter surface distribution of one of their main prey, Calanus finmarchicus. Finally, future energyscapes were calculated according to IPCC climate change scenarios. We found that little auks targeted areas with high prey densities and moderately elevated energyscapes. Predicted energyscapes for 2050 and 2095 showed a decrease in winter energy requirements under the high emission scenario, which may be beneficial if prey availability is maintained. Overall, our study demonstrates the great potential of the energyscape concept for the study of animal spatial ecology, in particular in the context of global change.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».