Shifts in diet, foraging effort and chick/adult condition of razorbills in coastal Newfoundland along with species interactions under varying prey availability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Breeding seabirds respond to changes in prey availability, leading to shifts in diet, foraging effort, breeding success and possibly species interactions. Capelin (Mallotus villosus) is the primary forage fish species on the Newfoundland Shelf in eastern Canada. Capelin migrate in high abundance into coastal regions to spawn during the summer, dramatically increasing inshore prey availability. Due to changes in ocean climate, however, the biomass and timing of arrival of spawning capelin has become highly variable. To investigate responses of razorbills (Alca torda) to varying prey availability, we combined ship-based measures of capelin biomass with device-based measures of foraging trip and dive characteristics (e.g., trip distance, number of dives) and colony-based measures of chick/adult body condition across three years (2017, 2019, 2020). Shifts in razorbill interactions with common murres (Uria aalge) and Atlantic puffins (Fratercula arctica) were examined by quantifying isotopic niche overlap (δ15N, δ13C) of all three species across four years (2017 - 2020). Foraging effort (e.g., trip distance, number of dives) increased in the year with lower capelin biomass (2020), which was also associated with lower adult and chick body condition. Razorbills also experienced increased isotopic niche overlap with other species in this year, due to increased species-specific niche breadth, suggesting a convergence of seabird species on a similar wider variety of alternate prey types. Findings suggest that low capelin availability during breeding will lead to increased foraging effort, fitness consequences and the potential for increased interspecific competition, which may influence the persistence and coexistence of seabird species in coastal Newfoundland. Authors: Lauren Lescure¹, Gail Davoren¹ ¹University of Manitoba
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».