Dietary composition and spatial patterns of polar bear foraging on land in western Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flexible foraging strategies, such as prey switching, omnivory and food mixing, are key to surviving in a labile and changing environment. Polar bears (Ursus maritimus) in western Hudson Bay are versatile predators that use all of these strategies as they seasonally exploit resources across trophic levels. Climate warming is reducing availability of their ice habitat, especially in spring when polar bears gain most of their annual fat reserves by consuming seal pups before coming ashore in summer. How polar bears combine these flexible foraging strategies to obtain and utilize terrestrial food will become increasingly important in compensating for energy deficits from lost seal hunting opportunities. We evaluated patterns in the composition of foods in scat to characterize the foraging behaviors that underpin the diet mixing and omnivory observed in polar bears on land in western Hudson Bay. Specifically, we measured diet richness, proportions of plant and animal foods, patterns in co-occurrence of foods, spatial composition and an index of temporal composition. RESULTS: Scats contained between 1 and 6 foods, with an average of 2.11 (SE = 0.04). Most scats (84.9%) contained at least one type of plant, but animals (35.4% of scats) and both plants and animals occurring together (34.4% of scats) were also common. Certain foods, such as Lyme grass seed heads (Leymus arenarius), berries and marine algae, were consumed in relatively higher proportions, sometimes to the exclusion of others, both where and when they occurred most abundantly. The predominance of localized vegetation in scats suggests little movement among habitat types between feeding sessions. Unlike the case for plants, no spatial patterns were found for animal remains, likely due the animals' more vagile and ubiquitous distribution. CONCLUSIONS: Our results suggest that polar bears are foraging opportunistically in a manner consistent with maximizing intake while minimizing energy expenditure associated with movement. The frequent mixing of plant-based carbohydrate and animal-based protein could suggest use of a strategy that other Ursids employ to maximize weight gain. Further, consuming high rates of certain vegetation and land-based animals that may yield immediate energetic gains could, instead, provide other benefits such as fulfilling vitamin/mineral requirements, diluting toxins and assessing new foods for potential switching.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».