Demographic assessment using physical and genetic sampling finds stable polar bear subpopulation in Gulf of Boothia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of long‐term demographic trends is important for managing large carnivore populations under changing environmental conditions, management objectives, and human values. From 2015 to 2017, we biopsy‐sampled polar bears ( Ursus maritimus ) in the Gulf of Boothia (GB) subpopulation to genetically identify individuals. This less‐invasive sampling method was more compatible with stakeholder values than chemical immobilization. We analyzed the biopsy data together with live‐capture study data (1998–2000), opportunistically collected live‐capture data (1976–1997), and harvest recovery data (1976–2017). From 2015 to 2017, the mean model‐averaged abundance estimate was 1,525 bears ( SE = 294), similar to both the 1998–2000 estimate from the current analysis (1,610 ± 266) and previously published estimate (1,592 ± 361). Total survival from 2015–2017 varied by sex and age class, with higher estimates for adult females (0.95, 95% CI [0.81, 0.99]) than adult males (0.85, 95% CI [0.74, 0.92]). Mean number of yearlings per adult female was 0.36, 95% CI [0.26, 0.47], suggesting healthy reproduction. Body condition improved between 1998–2000 and 2015–2017. Our findings suggest the GB subpopulation is currently productive and stable. Forecasts of continued sea‐ice loss and environmental change due to climate warming emphasize the need for ongoing monitoring of this subpopulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».