Examining the links between environmental variation, foraging behaviour and foraging success in an Arctic seabird
Notice bibliographique
Résumé
Arctic regions are experiencing increasing variability in inter-annual sea ice dynamics ultimately impacting marine Arctic ecosystems. Arctic-breeding seabirds, such as thick-billed murres (Uria lomvia) are thus likely to be negatively impacted by fluctuating environmental conditions through its influence on prey availability. Additional extrinsic factors (colony size and chick demand) and intrinsic factors (sex) are also likely to impact foraging behaviour and success of murres in combination with environmental conditions. First, we tested the effect of colony size on colony sensitivity to environmental change at two low Arctic colonies of varying sizes, Coats Island, Nunavut and Digges Island, Nunavut across multiple years (2014–2019) in response to broad-scale and fine-scale environmental conditions. Foraging behaviour and foraging success varied in response to environmental variation at both colonies, suggesting flexibility in responding to environmental variability, however, energetic demand was higher at the large colony suggesting increased sensitivity to future environmental change. Second, we investigated the impacts of broad-scale environmental conditions and fine-scale environmental conditions, adult sex, and chick demand on foraging and diving behaviour and foraging success at Coats Island, Nunavut across multiple years (2017–2019). We observed variation in foraging success across strategies suggesting murres at a population level may buffer environmental change through the use of different strategies. Overall, our results suggest warmer oceanic conditions could be benefitting murres breeding at low Arctic sites, especially at a larger colony that has an increased foraging range.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».