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Enregistrement W4297174471 · doi:10.1002/eap.2751

Diet energy density estimated from isotopes in predator hair associated with survival, habitat, and population dynamics

2022· article· en· W4297174471 sur OpenAlexafffundabout
Karyn D. Rode, Brian D. Taras, Craig A. Stricker, Todd C. Atwood, Nicole P. Boucher, George M. Durner, Andrew E. Derocher, Evan S. Richardson, Seth G. Cherry, Lori Quakenbush, Lara Horstmann, Jeffrey F. Bromaghin

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaParks CanadaUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBureau of Ocean Energy ManagementU.S. Bureau of Land ManagementU.S. Air ForceMuseum of the North, University of AlaskaNational Science FoundationQuark ExpeditionsNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMassachusetts Department of Fish and GameAlaska Department of Fish and GameEnvironment and Climate Change CanadaCanadian Wildlife FederationUniversity of WyomingWorld Wildlife FundU.S. Geological Survey
Mots-clésUrsus maritimusSea iceBiologyPredationEcologyApex predatorPopulationArcticTundraFood webGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ice loss is fundamentally altering the Arctic marine environment. Yet there is a paucity of data on the adaptability of food webs to ecosystem change, including predator-prey interactions. Polar bears (Ursus maritimus) are an important subsistence resource for Indigenous people and an apex predator that relies entirely on the under-ice food web to meet its energy needs. In this study, we assessed whether polar bears maintained dietary energy density by prey switching in response to spatiotemporal variation in prey availability. We compared the macronutrient composition of diets inferred from stable carbon and nitrogen isotopes in polar bear guard hair (primarily representing summer/fall diet) during periods when bears had low and high survival (2004-2016), between bears that summered on land versus pack ice, and between bears occupying different regions of the Alaskan and Canadian Beaufort Sea. Polar bears consumed diets with lower energy density during periods of low survival, suggesting that concurrent increased dietary proportions of beluga whales (Delphinapterus leucas) did not offset reduced proportions of ringed seals (Pusa hispida). Diets with the lowest energy density and proportions from ringed seal blubber were consumed by bears in the western Beaufort Sea (Alaska) during a period when polar bear abundance declined. Intake required to meet energy requirements of an average free-ranging adult female polar bear was 2.1 kg/day on diets consumed during years with high survival but rose to 3.0 kg/day when survival was low. Although bears that summered onshore in the Alaskan Beaufort Sea had higher-fat diets than bears that summered on the pack ice, access to the remains of subsistence-harvested bowhead whales (Balaena mysticetus) contributed little to improving diet energy density. Because most bears in this region remain with the sea ice year round, prey switching and consumption of whale carcasses onshore appear insufficient to augment diets when availability of their primary prey, ringed seals, is reduced. Our results show that a strong predator-prey relationship between polar bears and ringed seals continues in the Beaufort Sea. The method of estimating dietary blubber using predator hair, demonstrated here, provides a new metric to monitor predator-prey relationships that affect individual health and population demographics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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