Multiple stressors: evaluating the effect of pollution, climate change and oceanographic processes in Tropical and Arctic seabirds
Bibliographic record
Abstract
La faune et les écosystèmes sont actuellement exposés à de multiples facteurs de stress qui affectent les tendances écologiques au niveau individuel et écosystémique. De multiples facteurs de stress naturels et anthropiques se produisent souvent simultanément et interagissent de manières complexes qui ne sont pas encore entièrement comprises. Cependant, avec l'émergence constante de nouveaux facteurs de stress et l'intensification des effets d'autres facteurs de stress, la compréhension des effets des facteurs de stress concomitants est toujours une priorité pour l'évaluation des risques et l'identification de mesures de conservation et d'atténuation. Ici, nous avons utilisé deux espèces d'oiseaux marins comme indicateurs pour aider à évaluer les effets des facteurs de stress naturels et anthropiques concomitants menaçant les écosystèmes marins sur deux systèmes différents, les tropiques et l'Arctique. Dans le premier chapitre de cette thèse, j'ai étudié le Fou brun (Sula leucogaster), un oiseau marin largement répandu dans les tropiques pour évaluer les effets de facteurs de stress naturels, en particulier la remontée des eaux et les conditions océanographiques fortement corrélées (température de surface de la mer, précipitation, chlorophylle-, vitesse et direction du vent) sur le succès reproducteur. J'ai utilisé les données de productivité de 61 nids de la colonie de Fous bruns de l'île de Bona, golfe du Panama, ainsi que des caractéristiques environnementales de télédétection. J'ai trouvé que la probabilité de survie des poussins était positivement associée à la concentration de chlorophylle- et négativement associée avec (chlorophylle-)2 et à la date de ponte. Cette étude fournit des preuves que la remontée des eaux a un effet important sur la reproduction des oiseaux marins tropicaux et que les oiseaux marins des tropiques suivent des impulsions saisonnières similaires à celles enregistrées chez les espèces des régions polaires et tempérées. Dans le deuxième chapitre, j'ai étudié le Guillemot de Brünnich (Uria lomvia), un oiseau marin associé à la glace qui plonge en profondeur, pour étudier les effets de la contamination chimique sur la plasticité comportementale en réponse aux changements de disponibilité de la glace dans l'Arctique canadien. J'ai utilisé des données sur les contaminants (Hg, congénères de PCB, pesticides OC, BFR et PBDE) et les concentrations d'hormones (FT3, TT3, FT4, TT4 et CORT) sur le sang, ainsi que les comportements de recherche de nourriture (temps passé à plonger, nager et voler, plonger profondeur et nombre de plongées) recueillies au cours de trois saisons de reproduction (2016-2018) sur l'île Coats dans la baie d'Hudson. Les concentrations de congénères de PCB, de pesticides OC, de RFB et de PBDE étaient extrêmement faibles. Par conséquent, j'ai seulement étudié les relations potentielles entre les niveaux de mercure, de thyroïde et de corticostérone et les comportements de recherche de nourriture. J'ai découvert que les concentrations de méthylmercure étaient corrélées avec les taux plasmatiques de T3 total (TT3) chez les Guillemots de Brünnich, indiquant une perturbation potentielle de la fonction thyroïdienne. La fonction thyroïdienne a été perturbée en 2016 et 2017, deux années avec une débâcle précoce, mais pas en 2018, une année avec des conditions de glace moyennes. De plus, le TT3 était négativement corrélé avec le temps total à plonger au cours des mêmes années, ce qui n'est pas surprenant car le TT3 augmente le métabolisme et raccourcit ainsi la durée de la plongée. En résumé, pendant les années chaudes, le méthylmercure peut perturber les niveaux de TT3 et ainsi interférer avec la façon dont les Guillemots peuvent s'adapter aux changements des niveaux de glace en modifiant leur comportement de plongée. Ainsi, notre étude démontre comment les effets indirects des contaminants sur le comportement peuvent affecter la façon dont les espèces font face au changement climatique
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".