Coping with the commute: behavioural responses to wind conditions in a foraging seabird
Notice bibliographique
Résumé
Movement is a necessary yet energetically expensive process for motile animals. Yet how individuals modify their behaviour to take advantage of environmental conditions and hence optimise energetic costs during movement remains poorly understood. This is especially true for animals that move through environments where they cannot easily be observed. We examined the behaviour during commuting flights of black-legged kittiwakes Rissa tridactyla breeding on Middleton Island, Alaska in relation to wind conditions they face. By simultaneously deploying GPS and accelerometer devices on incubating birds we were able to quantify the timing, destination, course and speed of flights during commutes to foraging patches, as well as how wing beat frequency and strength relate to flight speeds. We found that kittiwakes did not preferentially fly in certain wind conditions. However, once in the air they exhibited plasticity by increasing their air speed (the speed at which they fly relative to the wind) when travelling into headwinds and decreasing their air speed when flying with tailwinds. This strategy maximises flight range, whereby the greatest air distance is covered per unit of energy expenditure. Furthermore, we identified a biomechanical link behind this behaviour: that to achieve these changes in flight speeds, kittiwakes altered their wing beat strength, but not wing beat frequency. Using this information, we demonstrate that the cost of flying into a headwind outweighs the benefit of flying with a tailwind of equivalent speed, therefore exploiting a tailwind when commuting to a foraging patch would not be beneficial if having to return in the same direction with the same conditions. Our findings suggest that extrinsic factors, such as prey availability, have a more influential role in determining when and where birds fly during foraging trips than do wind conditions. However, once flying, kittiwakes exhibit behavioural plasticity to minimise transport costs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».