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Enregistrement W3126683878 · doi:10.3354/meps13642

Polar bear Ursus maritimus use of the western Hudson Bay flaw lead

2021· article· en· W3126683878 sur OpenAlexaff
EM Henderson, Andrew E. Derocher, Nicholas J. Lunn, Benoît Montpetit, EH Merrill, ES Richardson

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsus maritimusBayPredationArcticSea iceHabitatOpen waterOceanographyPelagic zoneGeographyEcologyEnvironmental scienceForagingPhysical geographyFisheryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flaw leads (FLs) and polynyas are recurrent areas of open water within sea ice that provide habitat for a diversity of Arctic species. The western Hudson Bay FL is a major, predictable habitat feature; however, its importance to polar bears Ursus maritimus has not been examined. We mapped the FL using synthetic aperture radar (resolution 62.3 × 121 m) from December to May, 2009-2018, and assessed FL use by 73 adult female polar bears tracked using satellite telemetry. Maximum FL width varied from 4 km in March to 145 km in May. Bears were closest to the FL in May, which coincided with their hyperphagic period and the seal pupping season. Only 31.5% (n = 23) of the bears used the FL, and they travelled faster, with lower turning angles along the FL (16° turns at 101° and -69° relative to the FL), suggesting the feature acted as a corridor that could increase prey encounters. Bears were closer to and crossed sections of the FL that were 68% narrower than those not crossed, indicating that a wider FL deters crossing. Abundant prey likely attracts some bears to the FL, but most bears avoid the FL between hunts, likely to conserve energy on consolidated ice or to reduce intraspecific interactions. Increases in open water resulting from climate warming might make the FL more challenging for bears to cross, but could make it more attractive if open-water prey densities increase.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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