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Enregistrement W2022730886 · doi:10.14430/arctic4291

Mapping Polar Bear Maternal Denning Habitat in the National Petroleum Reserve–Alaska with an IfSAR Digital Terrain Model

2013· article· en· W2022730886 sur OpenAlexvenueno aff
George M. Durner, Kristin S. Simac, Steven C. Amstrup

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatUrsus maritimusArcticInterferometric synthetic aperture radarTerrainDigital elevation modelGeographyPhysical geographyLandformSynthetic aperture radarThe arcticShuttle Radar Topography MissionEcologyGeologyRemote sensingCartographyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Petroleum Reserve–Alaska (NPR-A) in northeastern Alaska provides winter maternal denning habitat for polar bears (Ursus maritimus) and also has high potential for recoverable hydrocarbons. Denning polar bears exposed to human activities may abandon their dens before their young are able to survive the severity of Arctic winter weather. To ensure that wintertime petroleum activities do not threaten polar bears, managers need to know the distribution of landscape features in which maternal dens are likely to occur. Here, we present a map of potential denning habitat within the NPR-A. We used a fine-grain digital elevation model derived from Interferometric Synthetic Aperture Radar (IfSAR) to generate a map of putative denning habitat. We then tested the map’s ability to identify polar bear denning habitat on the landscape. Our final map correctly identified 82% of denning habitat estimated to be within the NPR-A. Mapped denning habitat comprised 19.7 km2 (0.1% of the study area) and was widely dispersed. Though mapping denning habitat with IfSAR data was as effective as mapping with the photogrammetric methods used for other regions of the Alaskan Arctic coastal plain, the use of GIS to analyze IfSAR data allowed greater objectivity and flexibility with less manual labor. Analytical advantages and performance equivalent to that of manual cartographic methods suggest that the use of IfSAR data to identify polar bear maternal denning habitat is a better management tool in the NPR-A and wherever such data may be available.

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 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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