DNA‐based population estimate for grizzly bears <i>Ursus arctos</i> in northeastern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Current harvest management of grizzly bears Ursus arctos in British Columbia (B.C.), Canada, is based primarily on modeling of habitat capability/suitability. No research has been conducted in the northern half of B.C. to verify these habitat‐based estimates. We estimated grizzly bear population size in a 8,527 km 2 study area in northeastern B.C. that included the east slopes of the northern Rocky Mountains (Northern Boreal Mountains ecoprovince) and the boreal plains (Taiga Plains ecoprovince) using hair removal to sample bears, microsatellite profiling to identify individuals, and mark‐recapture models. We placed bait sites encircled by barbed wire in a grid of 103 9 × 9 km (81 km 2 ) cells. In each cell a different bait site was set for 12 days in each of five sessions. We collected 2,062 hair samples from 332 sites and detected grizzly bears at 113 sites. DNA profiling of grizzly bear samples identified 98 different bears; 44 of these individuals were females, 47 were males, and the remaining seven individuals could not be sexed. Forty‐one grizzly bears were caught at >1 site. We used a closed mark‐recapture model to obtain a naive population estimate of 148 grizzly bears (95% confidence interval (Cl): 124–182). We reduced this estimate by 6.8% to account for closure bias, which resulted in an adjusted population estimate of 138 grizzly bears (95% Cl: 114–172) within the study area (16 bears/1,000 km 2 ; 95% Cl: 13–20). Within the two biophysical ecoprovinces we estimated a density (corrected for closure) of 29 bears/1,000 km 2 (95% Cl: 23–37) for the Northern Boreal Mountains and 10 bears/1,000 km 2 (95% Cl: 7–18) for the Taiga Plains. The current habitat‐based capability ratings for grizzly bears in the boreal ecoprovinces of B.C. are supported by our results in the Taiga Plains, but are lower than densities we obtained in the Northern Boreal Mountains by about half. With further testing, habitat‐based estimates of grizzly bear density in B.C. could be adjusted using the results of DNA‐based population estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».