Iñupiaq Knowledge of Polar Bears (<i>Ursus maritimus</i>) in the Southern Beaufort Sea, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Successful wildlife management depends upon coordination and consultation with local communities. However, much of the research used to inform management is often derived solely from data collected directly from wildlife. Indigenous people living in the Arctic have a close connection to their environment, which provides unique opportunities to observe their environment and the ecology of Arctic species. Further, most northern Arctic communities occur within the range of polar bears (nanuq, Ursus maritimus) and have experienced significant climatic changes. Here, we used semi-structured interviews from 2017 to 2019 to document Iñupiaq knowledge of polar bears observed over four decades in four Alaskan communities in the range of the Southern Beaufort Sea polar bear subpopulation: Wainwright, Utqiaġvik, Nuiqsut, and Kaktovik. All but one of 47 participants described directional and notable changes in sea ice, including earlier ice breakup, later ice return, thinner ice, and less multiyear pack ice. These changes corresponded with observations of bears spending more time on land during the late summer and early fall in recent decades—observations consistent with scientific and Indigenous knowledge studies in Alaska, Canada, and Greenland. Participants noted that polar bear and seal body condition and local abundance either varied geographically or exhibited no patterns. However, participants described a recent phenomenon of bears being exhausted and lethargic when arriving on shore in the summer and fall after extensive swims from the pack ice. Further, several participants suggested that maternal denning is occurring more often on land than sea ice. Participants indicated that village and regional governments are increasingly challenged to obtain resources needed to keep their communities safe as polar bears spend more time on land, an issue that is likely to be exacerbated both in this region and elsewhere as sea ice loss continues.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».