Temporal change in the morphometry–body mass relationship of polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate information on animal body mass is often an essential component of wildlife research and management. However, for many large‐bodied species, obtaining direct scale weights from individuals may be difficult. In these cases, morphometric equations (e.g., based on girth or length) may provide accurate and precise estimates of body mass. We developed predictive equations to estimate the body mass of free‐ranging polar bears (Ursus maritimus) in western Hudson Bay, Canada. Using multiple linear and non‐linear regression, we identified a strong relationship between polar bear body weight and linear measures of straight line length and axillary girth. The mass–morphometry relationship appeared to change over time and we developed separate equations for polar bears measured during 2 time periods, 1980–1996 and 2007–2009. Non‐linear models were more accurate and provided body mass estimates within 5.8% (R2 = 0.98) and 6.1% (R2 = 0.98) of scale weight in the earlier and later time periods, respectively. Earlier equations developed for polar bears in this subpopulation performed poorly when applied to recently sampled individuals. In contrast, some contemporary equations from other regions performed reasonably well, suggesting that temporal changes within a subpopulation may be more pronounced than regional differences and can render earlier predictive equations obsolete. Our results have important implications for current and future studies of polar bear body condition and the effects of ongoing climate warming. © 2011 The Wildlife Society.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».