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Enregistrement W3168802705 · doi:10.14430/arctic72532

Do Wild Polar Bears (<i>Ursus maritimus</i>) Use Tools When Hunting Walruses (<i>Odobenus rosmarus</i>)?

2021· article· en· W3168802705 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ian Stirling, Kristin L. Laidre, Erik W. Born

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of AlbertaPinngortitaleriffik
Mots-clésUrsus maritimusUrsusCaptivityGeographyEcologyZoologyArchaeologyBiologyArcticPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the late 1700s, reports of polar bears (Ursus maritimus) using tools (i.e., pieces of ice or stones) to kill walruses (Odobenus rosmarus) have been passed on verbally to explorers and naturalists by their Inuit guides, based on local traditional ecological knowledge (TEK) as well as accounts of direct observations or interpretations of tracks in the snow made by the Inuit hunters who reported them. To assess the possibility that polar bears may occasionally use tools to hunt walruses in the wild, we summarize 1) observations described to early explorers and naturalists by Inuit hunters about polar bears using tools, 2) more recent documentation in the literature from Inuit hunters and scientists, and 3) recent observations of a polar bear in a zoo spontaneously using tools to access a novel food source. These observations and previously published experiments on brown bears (Ursus arctos) confirm that, in captivity, polar and brown bears are both capable of conceptualizing the use of a tool to obtain a food source that would otherwise not be accessible. Based on the information from all our sources, this may occasionally also have been the case in the wild. We suggest that possible tool use by polar bears in the wild is infrequent and mainly limited to hunting walruses because of their large size, difficulty to kill, and their possession of potentially lethal weapons for both their own defense and the direct attack of a predator.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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