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Enregistrement W6931324792 · doi:10.5281/zenodo.6540776

Community science reveals links between migration arrival timing advance, migration distance, and wing shape

2022· other· en· W6931324792 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPasserineArrival timeWingBird migrationAdaptation (eye)Flexibility (engineering)Magnitude (astronomy)Generalized additive model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substantial global data show that many taxa are shifting their phenologies in response to climate change. For birds, migration arrival dates in breeding regions have been shifting earlier, and there is evidence that both evolutionary adaptation and behavioural flexibility influence these shifts. As more efficient flyers may be able to demonstrate more flexibility to respond to changing conditions during migratory flight, we hypothesize that differences among passerine species in flight efficiency, as reflected by morphology, may be associated with the magnitude of shifts in arrival date in response to climate warming. We applied a logistic model to eighteen years of eBird data to estimate mean arrival date for 44 common passerines migrating to northeast North America. We then used linear mixed-effects models to estimate changes in mean arrival date and compared these changes to morphological proxies for flight efficiency and migratory distance using phylogenetic generalized least squares models. On average, passerine species shifted their arrival dates 0.120 days earlier each year, with 27 of the 44 species shifting to significantly earlier arrival times, and two shifting to significantly later ones. Of the 15 species with non-significant shifts, 13 trended toward earlier arrivals. Longer migration distances and higher wing aspect ratios were associated with greater shifts towards earlier arrivals. Migration distance and aspect ratio were also significantly correlated to each other. This suggests that changes in arrival date are affected by factors pertaining to migratory flight over long distances namely, flight efficiency and migration distance. These traits may be able predict the magnitude of arrival date shift, and by extension identify species that are most at risk to climate change due to inflexible arrival timing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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