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Enregistrement W7116747475 · doi:10.5751/ace-02969-200217

Nest-site habitat partitioning by Arctic, Common, and Roseate terns

2025· article· en· W7116747475 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Nicholas Knutson, Ted D'Eon, Alix d'Entremont, Julie McKnight, Mark L. Mallory, Shawn Craik

Notice bibliographique

RevueAvian Conservation and Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaAcadia University
Mots-clésTernSternaHabitatArcticNest (protein structural motif)PredationInterspecific competition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When closely related species that share aspects of their habitat niches nest in sympatry, selection is expected to favor species-specific differences in nest-site selection that allow birds to partition habitat. We tested habitat-partitioning theory in a minimally managed colony of closely related Arctic Terns (Sterna paradisaea), Common Terns (Sterna hirundo), and endangered Roseate Terns (Sterna dougallii) nesting on a rocky island in the Gulf of Maine, Nova Scotia, Canada. The site also consisted of a colony of Great Black-backed Gulls (Larus marinus), significant predators of tern eggs. Availability of nesting habitat is thought to limit growth of the Canadian Roseate Tern population, which preferentially nests in colonies with Common and Arctic terns. Accordingly, understanding how these three tern species partition nesting habitat will help guide efforts for identifying islands potentially suitable for Roseate Tern nesting, a priority strategy for the species’ recovery in Canada. We compared physical attributes of nest sites, i.e., rocks of different size classes and cover, and nearby densities of intra- and interspecific tern nests (i) between nest and random sites, i.e., nest-site selection; (ii), between successful and unsuccessful, i.e., predated, nests; and (iii) among the three species, i.e., habitat partitioning. All three tern species clustered their nests into sub-colonies, although Arctic Tern sub-colonies were positioned in open, more peripheral areas of the colony than those of the other two species. Roseate Terns established sub-colonies within Common Tern sub-colonies, but lateral cover at Roseate Tern nests, which was provided primarily by rocks, was six times greater than that at Common Tern nests. Greater levels of cover did not translate into improved nest success; however, the number of interspecific nests ≤ 2 m from a nest was linked to enhanced nest success for Common Terns, possibly reflecting efficient group defense against predation. We conclude that patterns of nest-site selection observed among Arctic, Common, and Roseate terns are consistent with habitat partitioning. Managers are encouraged to include the potential for rocky substrate to provide nest cover as a criterion for identifying tern islands that may be suitable for Roseate Tern nesting in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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