Drivers of polar bear behavior and the possible effects of prey availability on foraging strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Change in behavior is one of the earliest responses to variation in habitat suitability. It is therefore important to understand the conditions that promote different behaviors, particularly in areas undergoing environmental change. Animal movement is tightly linked to behavior and remote tracking can be used to study ethology when direct observation is not possible. METHODS: We used movement data from 14 polar bears (Ursus maritimus) in Hudson Bay, Canada, during the foraging season (January-June), when bears inhabit the sea ice. We developed an error-tolerant method to correct for sea ice drift in tracking data. Next, we used hidden Markov models with movement and orientation relative to wind to study three behaviors (stationary, area-restricted search, and olfactory search) and examine effects of 11 covariates on behavior. RESULTS: Polar bears spent approximately 47% of their time in the stationary drift state, 29% in olfactory search, and 24% in area-restricted search. High energy behaviors occurred later in the day (around 20:00) compared to other populations. Second, olfactory search increased as the season progressed, which may reflect a shift in foraging strategy from still-hunting to active search linked to a shift in seal availability (i.e., increase in haul-outs from winter to the spring pupping and molting seasons). Last, we found spatial patterns of distribution linked to season, ice concentration, and bear age that may be tied to habitat quality and competitive exclusion. CONCLUSIONS: Our observations were generally consistent with predictions of the marginal value theorem, and differences between our findings and other populations could be explained by regional or temporal variation in resource availability. Our novel movement analyses and finding can help identify periods, regions, and conditions of critical habitat.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle