Demography and Viability of a Hunted Population of Polar Bears
Notice bibliographique
Résumé
We estimated demographic parameters and harvest risks for a population of polar bears (Ursus maritimus) inhabiting Baffin Bay, Canada and Greenland, from 1974 to 1997. Our demographic analysis included a detailed assessment of age- and sex-specific survival and recruitment from 1221 marked polar bears, which used information contained within the standing age distribution of captures and mark-recapture analysis performed with Program MARK. Unharvested (natural) survival rates for females (± 1 SE) from mark-recapture analysis were 0.620 ± 0.095 (cubs), 0.938 ± 0.042 (ages 1–4), 0.953 ± 0.020 (ages 5–20), and 0.919 ± 0.046 (ages 21+). Total (harvested) survival rates for females were reduced to 0.600 ± 0.096 (cubs), 0.901 ± 0.045 (ages 1–4), 0.940 ± 0.021 (ages 5–20), and 0.913 ± 0.047 (ages 21+). Mean litter size was 1.59 ± 0.07 cubs, with a mean reproductive interval of 2.5 ± 0.01 years. By age 5, on average 0.88 ± 0.40 of females were producing litters. We estimated the geometric means (± bootstrapped SDs) for population growth rates at stable age distribution as 1.055 ± 0.011 (unharvested) and 1.019 ± 0.015 (harvested). The model-averaged, mark-recapture estimate of mean abundance (± 1 SE) for years 1994–97 was 2074 ± 266 bears, which included 1017 ± 192 females and 1057 ± 124 males. We incorporated demographic parameters and their error terms into a harvest risk analysis designed to consider demographic, process, and sampling uncertainty in generating likelihoods of persistence (i.e., a stochastic, harvest-explicit population viability analysis). Using our estimated harvest of polar bears in Baffin Bay (88 bears/yr), the probability that the population would decline no more than could be recovered in five years was 0.95, suggesting that the current hunt is sustainable.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».