Influence of sea ice dynamics on population energetics of Western Hudson Bay polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic marine ecosystem has experienced extensive changes in sea ice dynamics, with significant effects on ice-dependent species such as polar bears (Ursus maritimus). We used annual estimates of the numbers of bears onshore in the core summering area, age/sex structure and body condition data to estimate population energy density and storage energy in Western Hudson Bay polar bears from 1985 to 2018. We examined intra-population variation in energetic patterns, temporal energetic trends and the relationship between population energetics and sea ice conditions. Energy metrics for most demographic classes declined over time in relation to earlier sea ice breakup, most significantly for solitary adult females and subadult males, suggesting their greater vulnerability to nutritional stress than other age/sex classes. Temporal declines in population energy metrics were related to earlier breakup and longer lagged open-water periods, suggesting multi-year effects of sea ice decline. The length of the open-water period ranged from 102 to 166 days and increased significantly by 9.9 days/decade over the study period. Total population energy density and storage energy were significantly lower when sea ice breakup occurred earlier and the lagged open-water period was longer. At the earliest breakup and a lagged open-water period of 180 days, population energy density was predicted to be 33% lower than our minimum estimated energy density and population storage energy was predicted to be 40% lower than the minimum estimated storage energy. Consequently, over the study, the total population energy density declined by 53% (mean: 3668 ± 386 MJ kg-1/decade) and total population storage energy declined by 56% (mean: 435900 ± 46770 MJ/decade). This study provides insights into ecological mechanisms linking population responses to sea ice decline and highlights the significance of maintaining long-term research programs.
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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 ».