Exploring the Relationships Between Environmentally Influenced Foraging Behaviour, Energetics, and Breeding Decisions in Arctic Breeding Common Eiders
Notice bibliographique
Résumé
Migratory species breeding in polar environments face highly seasonal conditions and significant temporal and spatial constraints which can limit their ability to reproduce successfully. Effective energetic management is especially important at high latitudes, where a shortened breeding season and variable spring climatic conditions can restrict seasonal food availability, impact ability to initiate reproduction and successfully raise offspring. We explored this paradigm in marine benthic foraging common eiders (Somateria mollissima), at a long-term studied colonial nesting site at East Bay (Mitivik) Island, Nunavut, Canada. Eiders rely on marine prey to gain the energy necessary to invest in reproduction when arriving at spring breeding grounds. To successfully breed, females must gain energetic stores quickly to invest in egg production and to fuel a fasted incubation period prior to duckling hatching. As such, variation in spatiotemporal movement and foraging behaviour which provides access to required resources while minimizing energetic costs should be key predictors of successful breeding. To examine how and what it takes for a female eider to successfully breed in the Arctic, we integrated GPS biologging technology to explore variability in behaviours and energetic time budgets across the breeding season. We also explored foraging distance metrics, and how breeding stage and body condition might impact spatial and temporal use of the landscape. We then examined whether spatial use and foraging hot spots varied inter-annually and under changing temporal constraints, and whether spatial use may impact energetic management for breeding and non-breeding individuals differently. Understanding and quantifying intra- and inter-individual variation in foraging decisions during this life history stage provides critical missing information on the proximate mechanisms driving breeding investment decisions within the context of a stochastic environment. By extension, this thesis will evaluate how pre-laying foraging decisions ultimately impact fitness and survival and support critical habitat selection to inform on the development of a Marine Protected Area (MPA) around Southampton Island, Nunavut.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».