Data from: Persistent species relationships characterize migrating bird communities across stopover sites and seasons
Notice bibliographique
Résumé
Global migrations of diverse animal species often converge along the same routes, bringing together seasonal assemblages of animals that may compete, prey on each other, and share information or pathogens. These interspecific interactions, when energetic demands are high and time to complete journeys is short, may influence survival, migratory success, stopover ecology, and migratory routes. Numerous accounts suggest interspecific co-migrations are globally distributed in aerial, aquatic, and terrestrial systems, although the study of migration to date has rarely investigated species interactions among migrating animals. Here we test the hypothesis that migrating animals are communities engaged in networks of ecological interactions. We leverage over half a million records of 50 bird species from five bird banding sites collected over 8-23 years to test for species associations using social network analyses. We find strong support for persistent species relationships across sites and between spring and fall migration. These relationships may be ecologically meaningful: they are often stronger among phylogenetically related species with similar foraging behaviors and non-breeding ranges even after accounting for the non-social contributions to associations, including overlap in migration timing and habitat use. While interspecific interactions could result in costly competition or beneficial information exchange, we find relationships are largely positive, suggesting limited competitive exclusion at the scale of a banding station during migratory stopovers. Our findings support an understanding of animal migrations that consist of networked communities rather than random assemblages of independently migrating species, encouraging future studies of the nature and consequences of co-migrant interactions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».