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Enregistrement W2083216406 · doi:10.1139/z01-126

Space-use strategies of female polar bears in a dynamic sea ice habitat

2001· article· en· W2083216406 sur OpenAlexvenueno aff
Mette Mauritzen, Andrew E. Derocher, Øystein Wiig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésUrsus maritimusHome rangeEcologyBiologySea icePopulationRange (aeronautics)Intraspecific competitionArcticPredationPhilopatryHabitatForagingGeographyBiological dispersalDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In environments with high spatiotemporal variability in resources, animals may exhibit nomadic movements for resource tracking as opposed to long-term area fidelity. Polar bears (Ursus maritimus) inhabit the dynamic sea ice, preying on seals, and demonstrate considerable intraspecific variation in space use. We studied patterns of fidelity and annual range size for 74 adult female polar bears captured in the Norwegian Arctic that were tracked for up to 5 years using satellite telemetry data. We used the autocorrelation structure of movements and distance between observations at a 1-year interval as measures of fidelity. The female polar bears had a circannual migration pattern. Annual range size varied with reproductive state and geographic location of the range. Females entering maternity dens had smaller annual ranges than females not entering dens. Nearshore females had smaller annual ranges than pelagic females, demonstrating different space-use strategies. Repeatability of movement patterns indicated strategy specialization. We suggest that the different space-use strategies result from variation in habitat and prey selection and in sea-ice dynamics. Factors affecting population and predator–prey dynamics may interact differently with the different space-use strategies and yield strategy-dependent outcomes, therefore a knowledge of movement strategies may be important for understanding polar bear population dynamics.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations190
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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