Data from: Unexpected migration patterns in a high-latitude breeding songbird: Evidence from multi-sensor geolocators and isotopes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».