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Enregistrement W74587231

Seabird foraging in dynamic oceanographic features

2010· dissertation· en· W74587231 sur OpenAlexaboutno aff
Lesley H. Thorne

Notice bibliographique

RevueDukeSpace (Duke University) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdForagingOceanographyFisheryGeographyEcologyBiologyGeologyPredation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Oceanographic features, such as fronts, eddies, and upwellings, provide important foraging areas for marine predators. These areas serve as important "hotspots" of marine life, by aggregating weakly swimming lower and mid-trophic level species which, in turn, attract foraging predators. Despite the importance of these dynamic features, we lack a comprehensive understanding of how they create foraging habitat for seabirds and other marine predators. In the first part of this dissertation, I review current knowledge of how seabirds use oceanographic features with an emphasis on developing a more mechanistic understanding of these features, and identify important considerations for future studies. I use the findings of this review to inform two field research projects in the Bay of Fundy, Canada and Onslow Bay, North Carolina. In these two projects, I examined seabird abundance and distribution in relation to oceanographic features that occur at different spatial and temporal scales. In the first project, I examined foraging habitat of red-necked phalaropes (<italic>Phalaropus lobatus</italic>) in relation fine-scale tidal forcing near the Brier Island ledges in the Bay of Fundy. This research demonstrated the importance of biophysical interactions in creating phalarope habitat, and characterized red-necked phalarope habitat in both space and time. In Onslow Bay, I investigated the effects of Gulf Stream fronts and eddies on the abundance and distribution of seabirds using both remotely sensed and in situ data. I used fisheries acoustics surveys to investigate prey distribution within Gulf Stream frontal eddies. I then developed habitat models for the six most commonly sighted species or species groups (Cory's shearwaters, <italic>Calonectris diomedea</italic>; greater shearwaters (<italic>Puffinus gravis</italic>; Wilson's storm petrel, <italic>Oceanites oceanicus</italic>; Audubon's shearwaters, <italic>Puffinus lherminieri</italic>; black-capped petrels, <italic>Pterodrama hasitata</italic>; and red and red-necked phalaropes, grouped together as <italic>Phalaropus</italic> spp.) using multivariate modeling techniques. Gulf Stream frontal eddies influenced the abundance and distribution of seabirds in Onslow Bay, although frontal features were not as important in predicting seabird habitat as demonstrated in previous studies in the South Atlantic Bight. Prey availability in Gulf Stream frontal eddies was highest in eddy cold core regions, particularly in those regions close to the Gulf Stream. Taken together, the results of my dissertation: underscore the importance of conducting standardized surveys to assess dynamic environmental variables; demonstrate the use of multivariate methods to examine seabird foraging in relation to oceanographic features; emphasize the need to evaluate both prey distributions and physical regimes within oceanographic features at depth; and highlight the importance of temporal aspects of oceanographic features, such as the persistence and age of the features, when assessing the role that these features play in creating seabird foraging habitat.</p>

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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