Polar bear research: has science helped management and conservation?
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife management is predicated upon the use of scientific research to assist decision-making. However, assessment of the effectiveness of the management–research relationship is rarely undertaken. Polar bears (Ursus maritimus) have benefitted from an international agreement that required each of the countries within the species’ range to manage them using the best available scientific data. The objective of this paper is to conduct a systematic review of peer-reviewed literature on polar bears to describe research trends and to assess how effectively research has met management needs. We analyzed 1191 peer-reviewed scientific papers from 1886–2016 covering 24 research topics. Annual counts of papers within each research topic were assessed for temporal trends, spatial coverage, and the extent to which they have facilitated management and monitoring needs. The annual number of papers increased from <10 in the early 1960s to >50 in recent years with a mean of 2.2 papers per subpopulation per year with great variation between the 19 global subpopulations. We conclude that there is an imbalance in the geographic and thematic focus of peer-reviewed research in recent years, and that only four subpopulations appear to have had a research focus covering most parameters essential for conservation and sound management.
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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 | 0,051 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».