Does polar bear (Ursus maritimus) foraging on Common eiders (Somateria mollissima) facilitate predation risk from Herring gulls (Larus argentatus)?
Notice bibliographique
Résumé
Due to climate-induced rapid decline in sea-ice, polar bears (Ursus maritimus) are being forced onto land sooner. As a consequence, bears are foraging on Arctic nesting seabird eggs, since their earlier arrival ashore coincides with the seabird's incubation period. Increasing predation risk by bears may also facilitate traditional egg predators of seabirds. I study predator-prey interactions between Common eiders (Somateria mollissima) nesting on Mitivik Island, Nunavut, Canada (64°0'0" N 81°59'59" W), and their traditional egg predators, Herring gulls (Larus argentatus) during polar bear foraging. Whether polar bear foraging behaviour facilitates gull predation on Common eider eggs via the eiders' responses to polar-bear risk is currently unknown. Using aerial drone videography, I quantified gull egg-predation success on eider nests during polar bear foraging bouts. I recorded eider behavioural responses following their flush from nests and estimated if these responses influenced the success of gulls predating vacated nests. Preliminary results indicate that 15% of 192 nests vacated by eiders were visited by gulls, suggesting gulls may not be as ubiquitous predators as predicted. However, of the eiders that I observed returning to their nests shortly after flushing, only 10% returned to defend their nest from foraging gulls. Further analysis of results will allow me to determine whether polar bear foraging is facilitating gull predation, thereby causing an increased risk to Common eider reproductive success. Findings can be used in future studies to predict eider persistence as a result of indirect effects of climate change.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».