Drivers of polar bear behavior, and the possible effects of prey availability on foraging strategy
Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract Change in behavior is one of the earliest measurable responses to variation in habitat suitability, making the study of factors that promote behaviors particularly important in areas undergoing environmental change. We applied hidden Markov models to movement data of 14 polar bears, Ursus maritimus , from Western Hudson Bay, Canada between 2011 and 2021 during the foraging season (January–June) when bears inhabit the sea ice. The model incorporated bear movement and orientation relative to wind to classify three behaviors (stationary/drifting, area-restricted search, and olfactory search), and investigated 11 factors to identify conditions that may promote these behaviors. In contrast to other polar bear populations, we found high levels of evening activity, with active behaviors peaking around 20:00. We identified an increase in activity as the ice-covered season progressed. This apparent shift in foraging strategy from still-hunting to active search corresponds to a shift in prey availability (i.e., increase in haul-out behavior during winter to the spring pupping and molting seasons). Last, we described spatial patterns of distribution with respect to season and ice concentration that may be indicative of variation in habitat quality and segregation by bear age that may reflect competitive exclusion. Our observations were generally consistent with predictions of the marginal value theorem, and differences between our findings compared to other populations could be explained by variation in regional or temporal variation in resource abundance or distribution. Our findings and novel methodology can help identify periods, locations, and environmental conditions representing critical habitat.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».