Seasonal habitat selection by adult female polar bears in western Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual variation in habitat selection has emerged as an important component necessary for understanding population ecology. For threatened species, where habitat loss and alteration affect population trends, understanding habitat use provides insight into mechanisms of population change. Polar bears, Ursus maritimus, in the Western Hudson Bay subpopulation have experienced declines in body condition, survival, and abundance associated with delayed freeze‐up and earlier break‐up of sea ice due to climate change. Although this subpopulation has been intensively studied, sea ice habitat selection remains poorly understood. We developed a habitat selection model using a mixed conditional logistic regression to determine habitat selection across seasons (freeze‐up, early winter, late winter, break‐up) and assess individual variation in habitat selection. We used 8487 locations collected between 2004 and 2010 from 64 GPS satellite linked radio‐collars on adult females to compare habitat selected to habitat available. Selection changed across seasons and varied the most among individuals during the freeze‐up and break‐up seasons. During later winter, there was less variation in habitat selection among individuals and bears showed the least amount of selection in habitat use. Distance to the denning area, a core terrestrial refuge habitat, was the top‐ranked covariate in all seasons suggesting site fidelity plays a role in habitat selection. Some individual variation may have been due to reproductive status, though we could not account for this directly. Recognizing individual differences, especially in a rapidly changing environment, allows managers to identify critical habitats instead of simply average resources, and may lead to more successful efforts to protect habitats.
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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 | 0,000 | 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 ».