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Enregistrement W1531037104 · doi:10.1111/mms.12251

Aerial surveys suggest long‐term stability in the seasonally ice‐free Foxe Basin (Nunavut) polar bear population

2015· article· en· W1531037104 sur OpenAlexaffabout
Seth Stapleton, Elizabeth Peacock, David L. Garshelis

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of Nunavut
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyUniversity of Minnesota
Mots-clésTransectArcticAerial surveyGeographyPhysical geographyPopulationDistance samplingSea iceStructural basinEnvironmental scienceClimate changeAbundance (ecology)Population growthEcologyCartographyGeologyBiologyDemographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Significant information gaps exist regarding the status of polar bears, especially with respect to the impacts of climate change, across large portions of the Arctic. To obtain an updated abundance estimate for the Foxe Basin population, we conducted comprehensive aerial surveys during the 2009 and 2010 ice‐free seasons, when bears are confined to land. We sampled with mark‐recapture distance sampling protocols on inland and coastal transects and surveyed small islands and remnant ice floes. We observed 816 and 1,003 bears in 2009 and 2010, respectively. Although detection functions differed substantially between years, estimates were consistent between analytical methods and years. Averaging four estimates (two from each year) yielded 2,585 (2,096–3,189) bears, which is similar to an estimate from the 1990s. This result, along with robust cub production, suggests a stable and healthy population despite deteriorating sea ice conditions. Collectively, this and other recent on‐land surveys provide a framework for implementing aerial surveys elsewhere. Although aerial surveys do not yield estimates of vital rates or population growth, they enable more rapid and frequent monitoring than mark‐recapture. Integrating them in long‐term monitoring programs will require consideration of ancillary data to infer status and facilitate setting harvest levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations75
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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