Demographic response of a high-Arctic polar bear (Ursus maritimus) subpopulation to changes in sea ice and subsistence harvest
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a long-term threat to polar bears. However, sea-ice loss is hypothesized to provide transient benefits in high latitudes, where thick multiyear ice historically limited biological productivity and seal abundance. We used joint live-recapture and dead-recovery mark-recapture models to analyze data for one of the most northerly polar bear subpopulations, Kane Basin. The data consisted of 277 initial live captures and genetic identifications (1992-1997 = 150, 2012-2014 = 127), 89 recaptures or re-identifications (1992-1997 = 53, 2012-2014 = 36), and 24 harvest returns of research-marked bears during 1992-2014. We estimated mean annual abundance of 357 bears (95% CI: 221-493) for 2013-2014. This suggests a likely increase relative to our estimate of 224 (95% CI: 145-303) bears in the mid-1990s and relative to a previously published estimate of 164 (95% CI: 94-234) bears in the mid-1990s that used some of the same data. This is also supported by an apparent increase in the density of bears in eastern Kane Basin during 2012-2014. Estimates of total survival for females ≥3 yr old (mean ± SE: 0.95 ± 0.04) and their dependent offspring were similar to previous estimates from the 1990s, and estimates of unharvested survival for females ≥3 yr (0.96 ± 0.04) appear sufficient for positive population growth. Estimates of total survival were lower for males ≥3 yr (0.87 ± 0.06). We documented a reduction in mortality associated with subsistence harvest, likely attributable to implementation of a harvest quota by Greenland in 2006. Our findings, together with evidence for increased range sizes, improved body condition for all sex and age classes, and stable reproductive metrics, show that this small high-Arctic polar bear subpopulation remains productive and healthy. These benefits are likely temporary given predictions for continued climate change.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».