Polar Bear Harvest Patterns Across the Circumpolar Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife harvest remains a conservation concern for many species and assessing patterns of harvest can provide insights on sustainability and inform management. Polar bears ( Ursus maritimus ) are harvested over a large part of their range by local people. The species has a history of unsustainable harvest that was largely rectified by an international agreement that required science-based management. The objective of our study was to examine the temporal patterns in the number of polar bears harvested, harvest sex ratios, and harvest rates from 1970 to 2018. We analyzed data from 39,049 harvested polar bears (annual mean 797 bears) collected from 1970 to 2018. Harvest varied across populations and times that reflect varying management objectives, episodic events, and changes based on new population estimates. More males than females were harvested with an overall M:F sex ratio of 1.84. Harvest varied by jurisdiction with 68.0% of bears harvested in Canada, 18.0% in Greenland, 11.8% in the USA, and 2.2% in Norway. Harvest rate was often near the 4.5% target rate. Where data allowed harvest rate estimation, the target rate was exceeded in 11 of 13 populations with 1–5 populations per year above the target since 1978. Harvest rates at times were up to 15.9% of the estimated population size suggesting rare episodes of severe over-harvest. Harvest rate was unrelated to a proxy for ecosystem productivity (area of continental shelf within each population) but was correlated with prey diversity. In the last 5–10 years, monitored populations all had harvest rates near sustainable limits, suggesting improvements in management. Polar bear harvest management has reduced the threat it once posed to the species. However, infrequent estimates of abundance, new management objectives, and climate change have raised new concerns about the effects of harvest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».