Impacts des conditions de glace de mer sur la reproduction des eiders à duvet (Somateria mollissima) nichant dans l'Arctique canadien
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Abstract
RÉSUMÉ: Les conditions environnementales et climatiques sur le site de nidification affectent la reproduction et la dynamique des populations aviaires. En Arctique, la glace de mer est une composante environnementale essentielle à de nombreuses espèces marines et la dynamique des glaces peut affecter la reproduction des oiseaux de mer. Notre objectif était d’étudier le rôle des conditions de glaces de mer tôt en saison comme facteur régissant les décisions de reproduction chez une population d’eider à duvet (Somateria mollissima) nichant à East Bay, dans l’Arctique canadien. Puisque les femelles eider s’alimentent intensivement aux embouchures des rivières à East Bay pendant les périodes de pré-ponte et de ponte, nous avons émis l’hypothèse que le moment de la débâcle aux embouchures influence la probabilité de nicher et la date de ponte via un effet sur l’accès aux ressources. À l’aide d’imageries satellitaires radars acquises durant les étés 2002 à 2013, nous avons déterminé le moment de la débâcle aux embouchures des rivières et le moment des conditions d’eaux totalement libres de glaces dans la baie pour chaque année. La date de la débâcle en juin a grandement varié entre les années et était fortement corrélée avec la date des conditions d’eaux libres dans la baie en juillet. Nos résultats ont démontré qu’une débâcle tardive de la glace entraîne une diminution dans la probabilité de nicher et un délai dans la date de ponte des eiders. Cependant, l’effet des conditions de glace était modulé par l’état des individus à leur arrivée à la colonie: les femelles en moins bonne condition étant plus fortement affectées par une débâcle tardive comparativement aux femelles en meilleure condition. \nCes résultats mettent en évidence l’importance critique du moment d’accessibilité aux ressources pour les décisions et le succès de la reproduction des eiders à cette colonie. Globalement, notre étude permet d’augmenter nos connaissances sur les mécanismes expliquant les effets des conditions de la glace de mer sur les décisions relatives à la reproduction chez les oiseaux marins. Ceci pourrait nous permettre de mieux anticiper les effets des changements climatiques sur la dynamique des populations aviaires nichant dans l’Arctique. -- Mot(s) clé(s) en français : probabilité de nicher, ponte, glace de mer, condition corporelle, imagerie radar, eider à duvet, arctique, changements climatiques, télédétection. -- ABSTRACT: \nEnvironmental and climatic conditions on the breeding site affect the reproduction and dynamics of avian populations. The arctic sea ice is an essential environmental component to many marine species, and the sea ice dynamic can affect seabird reproduction. Our objective was to study the role of sea ice conditions early in the season on breeding decisions of Common eiders nesting at East Bay in the Canadian Arctic. Since eider females forage intensively at river mouths at East Bay during the pre-breeding period, we made the assumption that the timing of ice-breakup at river mouths influences the breeding propensity and the timing of laying through an effect on resources accessibility. Using radar satellite images acquired for the summers 2002 to 2013, we determined the timing of ice-breakup at river mouths and the ice-free conditions in the bay for each year. The timing of ice-breakup in June varied greatly between years and was strongly correlated to the day of ice-free conditions in the bay in July. Our results also demonstrated that a late ice-breakup induces a decrease in breeding propensity and a delay in the laying date in common eiders. However, females in lower body condition were more strongly affected by a late ice-breakup than females in better condition. \nThese results shed light on the critical importance of the timing of resources accessibility for reproductive decisions and success of avian species breeding in the Arctic. Furthermore, the timing of ice-breakup could be used as an environmental cue by eiders to adjust their timing of breeding. Globally, our study allows us to better understand the mechanisms underlying the effects of sea ice conditions on breeding decisions of marine birds. This work could be useful to anticipate the effect of climate change on population dynamics of birds breeding in the Arctic. -- Mot(s) clé(s) en anglais : breeding propensity, laying, sea ice, body condition, radar images, Common eider, Arctic, climate change, remote sensing.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".