The stress of Arctic warming on polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Arctic ecosystems are changing rapidly in response to climate warming. While Arctic mammals are highly evolved to these extreme environments, particularly with respect to their stress axis, some species may have limited capacity to adapt to this change. We examined changes in key components of the stress axis (cortisol and its carrier protein-corticosteroid binding globulin [CBG]) in polar bears (Ursus maritimus) from western Hudson Bay (N = 300) over a 33 year period (1983-2015) during which time the ice-free period was increasing. Changing sea ice phenology limits spring hunting opportunities and extends the period of onshore fasting. We assessed the response of polar bears to a standardized stressor (helicopter pursuit, darting, and immobilization) during their onshore fasting period (late summer-autumn) and quantified the serum levels of the maximum corticosteroid binding capacity (MCBC) of CBG, the serum protein that binds cortisol strongly, and free cortisol (FC). We quantified bear condition (age, sex, female with cubs or not, fat condition), sea ice (breakup in spring-summer, 1 year lagged freeze-up in autumn), and duration of fasting until sample collection as well as cumulative impacts of the latter environmental traits from the previous year. Data were separated into "good" years (1983-1990) when conditions were thought to be optimal and "poor" years (1991-2015) when sea ice conditions deteriorated and fasting on land was extended. MCBC explained 39.4% of the variation in the good years, but only 28.1% in the poor ones, using both biological and environmental variables. MCBC levels decreased with age. Changes in FC were complex, but more poorly explained. Counterintuitively, MCBC levels increased with increased time onshore, 1 year lag effects, and in poor ice years. We conclude that MCBC is a biomarker of stress in polar bears and that the changes we document are a consequence of climate warming.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».