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Enregistrement W2120570700 · doi:10.1098/rspb.2013.3128

Longer ice-free seasons increase the risk of nest depredation by polar bears for colonial breeding birds in the Canadian Arctic

2014· article· en· W2120570700 sur OpenAlexaffabout
Samuel A. Iverson, H. Grant Gilchrist, Paul A. Smith, Anthony J. Gaston, Mark R. Forbes

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNest (protein structural motif)ArcticGeographyThe arcticEcologyPredationZoologyBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern polar regions have warmed more than other parts of the globe potentially amplifying the effects of climate change on biological communities. Ice-free seasons are becoming longer in many areas, which has reduced the time available to polar bears (Ursus maritimus) to hunt for seals and hampered bears' ability to meet their energetic demands. In this study, we examined polar bears' use of an ancillary prey resource, eggs of colonial nesting birds, in relation to diminishing sea ice coverage in a low latitude region of the Canadian Arctic. Long-term monitoring reveals that bear incursions onto common eider (Somateria mollissima) and thick-billed murre (Uria lomvia) nesting colonies have increased greater than sevenfold since the 1980s and that there is an inverse correlation between ice season length and bear presence. In surveys encompassing more than 1000 km of coastline during years of record low ice coverage (2010-2012), we encountered bears or bear sign on 34% of eider colonies and estimated greater egg loss as a consequence of depredation by bears than by more customary nest predators, such as foxes and gulls. Our findings demonstrate how changes in abiotic conditions caused by climate change have altered predator-prey dynamics and are leading to cascading ecological impacts in Arctic ecosystems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations111
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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