Monitoring of grizzly bear population trends and demography using DNA mark–recapture methods in the Owikeno Lake area of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
We used DNA sampling and mark–recapture modeling to estimate population trend(s), population size, and the demographic response of a coastal British Columbia grizzly bear population (Ursus arctos L., 1758) to low salmon escapement levels from 1998 to 2002. We contrasted the demography of three sampling areas in response to temporal and spatial variation in salmon availability. Population trend (λ) estimates suggested that salmon availability was too low in the first 2 years of the study to sustain grizzly bear populations. One of the sampling areas exhibited higher levels of salmon availability in later years of the study, leading to increased rates of addition. Apparent survival rates increased in all areas potentially as a result of increased salmon availability. Joint interpretation of λ and superpopulation estimates allowed for the assessment of whether salmon availability levels were high enough to sustain current population sizes of grizzly bears on salmon streams. This study illustrates how joint modeling of separate sampling areas can be used to assess spatial variation in population demography and population trends, as well as increase precision of estimates for individual sampling areas. It also illustrates how DNA mark–recapture can be used as a methodology to explore the effects of changes in environmental conditions on population demography and population trend of grizzly bears or of other wildlife species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».