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Enregistrement W7119507203 · doi:10.5061/dryad.cfxpnvxhp

Data from: Unexpected migration patterns in a high-latitude breeding songbird: Evidence from multi-sensor geolocators and isotopes

2025· dataset· en· W7119507203 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie J. Szarmach, Johanna K Beam, Mads Moore, Benjamin Van Doren, Alan Brelsford, David P. L. Toews

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeolocationDisjunctHabitatFlywayAcrocephalusBird migrationLatitudePasserine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal migration allows animals to use habitat where conditions are unfavorable for part of the year but may constrain breeding ranges due to the costs of longer migrations as ranges expand poleward. In species with large ranges, high-latitude breeding populations may employ different migration strategies allowing them to persist far from other core nonbreeding areas. The myrtle warbler (Setophaga coronata coronata) has two disjunct nonbreeding ranges in North and Central America—one along the Gulf Coast and the other on the Pacific. Previous work indirectly linked birds breeding in Alaska with the Pacific nonbreeding area, suggesting that high latitude populations evolved a shorter migration route. We directly tested this hypothesis using geolocators measuring both light and atmospheric pressure to track Alaskan myrtle warbler migration in fine detail and inferred nonbreeding areas using hydrogen isotopes for a larger sample of birds breeding in Alaska, British Columbia, and Alberta. We found, contrary to expectations, that all geolocator-tracked birds—and 95% of birds with stable isotope data—migrated to the southeastern United States, a much longer migration than expected for a species commonly considered a “short-distance” migrant. We additionally demonstrate the advantages of pressure geolocation for characterizing migratory behavior at a fine scale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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'admission1
Résumé présentoui

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