Are polar bear habitat resource selection functions developed from 1985–1995 data still useful?
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse-gas-induced warming in the Arctic has caused declines in sea ice extent and changed its composition, raising concerns by all circumpolar nations for polar bear conservation.Negative impacts have been observed in three well-studied polar bear subpopulations. Most subpopulations, however, receive little or no direct monitoring, hence, resource selection functions (RSF) may provide a useful proxy of polar bear distributions. However, the efficacy of RSFs constructed from past data, that is, reference RSFs, may be degraded under contemporary conditions, especially in a rapidly changing environment.We assessed published Arctic-wide reference RSFs using tracking data from adult female polar bears captured in the Beaufort Sea. We compared telemetry-derived seasonal distributions of polar bears to RSF-defined optimal sea ice habitat during the period of RSF model development, 1985-1995, and two subsequent periods with diminished sea ice: 1996-2006 and 2007-2016. From these comparisons, we assessed the applicability of the reference RSFs for contemporary polar bear conservation.In the two decades following the 1985-1995 reference period, use and availability of optimal habitat by polar bears declined during the ice melt, ice minimum, and ice growth seasons. During the ice maximum season (i.e., winter), polar bears used the best habitat available, which changed relatively little across the three decades of study. During the ice melt, ice minimum, and ice growth seasons, optimal habitat in areas used by polar bears decreased and was displaced north and east of the Alaska Beaufort Sea coast. As optimal habitat diminished in these seasons, polar bears expanded their range and occupied greater areas of suboptimal habitat.Synthesis and applications: Sea ice declines due to climate change continue to challenge polar bears and their conservation. The distribution of Southern Beaufort Sea polar bears remained similar during the ice maximum season, so the reference RSFs developed from data collected >20 years ago continue to accurately model their winter distribution. In contrast, reference RSFs for the ice transitional and minimum seasons showed diminished predictive efficacy but were useful in revealing that contemporary polar bears have been increasingly forced to use suboptimal habitats during those seasons.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».