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Enregistrement W4292722720 · doi:10.1111/mms.12968

Demographic assessment using physical and genetic sampling finds stable polar bear subpopulation in Gulf of Boothia, Canada

2022· article· en· W4292722720 sur OpenAlexafffundabout
Markus Dyck, Eric V. Regehr, Jasmine V. Ware

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of Nunavut
Organismes subventionnairesNunavut Wildlife Management BoardNunavut General Monitoring PlanUniversity of WashingtonGovernment of NunavutEnvironment and Climate Change CanadaNunavut Wildlife Research TrustWorld Wildlife Fund
Mots-clésCarnivoreUrsus maritimusDemographyReproductionBiologySampling (signal processing)Mark and recaptureRepresentative Concentration PathwaysClimate changeEcologyPopulationGeographyClimate model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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