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Enregistrement W3134053590 · doi:10.22541/au.158083158.85375822

The influence of sea ice dynamics on population energetics of Western Hudson Bay polar bears

2020· dataset· en· W3134053590 sur OpenAlexaff
Amy C. Johnson, Jody R. Reimer, Nicholas J. Lunn, Ian Stirling, David McGeachy, Andrew E. Derocher

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsus maritimusSea iceBayEnergeticsPopulationArcticArctic ice packEcologyEnvironmental scienceOceanographyGeographyPhysical geographyBiologyGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic marine ecosystem has experienced extensive changes in sea ice dynamics, with significant impacts on ice-dependent species such as polar bears (Ursus maritimus). We used abundance estimates, 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 yearlings, demonstrating their vulnerability to nutritional stress. Population energy metrics declined significantly over time in relation to earlier breakup and longer lagged open water periods, suggesting multi-year effects of sea ice decline. This study provides insights into ecological mechanisms linking population responses to sea ice decline and highlights the utility of long-term bioenergetics research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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