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Enregistrement W2806855124 · doi:10.1139/as-2018-0004

Re-assessing abundance of Southern Hudson Bay polar bears by aerial survey: effects of climate change at the southern edge of the range

2018· article· en· W2806855124 sur OpenAlexafffundvenue
Martyn E. Obbard, Seth Stapleton, Guillaume Szor, Kevin R. Middel, Charles Jutras, Markus Dyck

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of NunavutMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsOntario Ministry of Natural Resources and ForestryMinistry of Natural ResourcesWorld Wildlife Fund
Mots-clésBayAerial surveyAbundance (ecology)Ursus maritimusWildlifeArcticGeographyMark and recaptureWildlife managementPopulationRange (aeronautics)Sea iceClimate changeEcologyPhysical geographyFisheryDemographyBiologyCartographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Southern Hudson Bay polar bear (Ursus maritimus Phipps, 1774) subpopulation is considered stable, but conflicting evidence lends uncertainty to that designation. Capture–recapture studies conducted in 1984–1986 and 2003–2005 and an aerial survey conducted in 2011/2012 suggested that abundance was likely unchanged since the mid-1980s. However, body condition and body size declined since then, and duration of sea ice decreased by about 30 days. Due to the conflicting information on subpopulation status and ongoing changes in sea ice, we conducted another aerial survey in 2016 to determine whether abundance had changed. We collected data via mark–recapture distance sampling and double-observer protocols. Results suggest that abundance declined 17% from 943 bears (95% CI: 658–1350) in 2011/2012 to 780 (95% CI: 590–1029) in 2016. The proportion of yearlings declined from 12% of the population in 2011 to 5% in 2016, whereas the proportion of cubs remained similar (16% in 2011 vs. 19% in 2016) suggesting low survival of the 2015 cohort. In a warming Arctic, duration of sea ice is predicted to continue to decline in Hudson Bay affecting all ice-dependent wildlife; therefore, further monitoring of this subpopulation is warranted. We recommend a conservative approach to harvest management and repeating the aerial survey in 2021.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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