A tale of two polar bear populations: ice habitat, harvest, and body condition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the primary mechanisms by which sea ice loss is expected to affect polar bears is via reduced body condition and growth resulting from reduced access to prey. To date, negative effects of sea ice loss have been documented for two of 19 recognized populations. Effects of sea ice loss on other polar bear populations that differ in harvest rate, population density, and/or feeding ecology have been assumed, but empirical support, especially quantitative data on population size, demography, and/or body condition spanning two or more decades, have been lacking. We examined trends in body condition metrics of captured bears and relationships with summertime ice concentration between 1977 and 2010 for the Baffin Bay (BB) and Davis Strait (DS) polar bear populations. Polar bears in these regions occupy areas with annual sea ice that has decreased markedly starting in the 1990s. Despite differences in harvest rate, population density, sea ice concentration, and prey base, polar bears in both populations exhibited positive relationships between body condition and summertime sea ice cover during the recent period of sea ice decline. Furthermore, females and cubs exhibited relationships with sea ice that were not apparent during the earlier period (1977–1990s) when sea ice loss did not occur. We suggest that declining body condition in BB may be a result of recent declines in sea ice habitat. In DS, high population density and/or sea ice loss, may be responsible for the declines in body condition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».