Community-led non-invasive polar bear monitoring in the Eeyou Marine Region of James Bay, Canada: insights on distribution and body condition during the ice-free season
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife conservation is informed by detailed understanding of species demographics, habitat use, and interactions with environmental drivers. Challenges to collecting this information, particularly in remote places and on widely ranging species, can contribute to data deficiencies that detract from conservation status assessment and the effectiveness of management actions. Polar bears in James Bay face rapidly changing environmental conditions at the southern edge of their global range, but studying their ecology has been limited by community concerns about the methods typically used in polar bear research. Using a community-led and non-invasive approach, we deployed hair snare and camera trap sampling stations across 400 km of the Eeyou Marine Region in eastern James Bay. Stations collected >100 hair samples and thousands of photographs in one eight-week period that allowed for a novel investigation of this population’s distribution and body condition during the ice-free season. Polar bears were in average to above average body condition, and model selection of detections at stations revealed distance to mainland as a significant predictor of polar bear presence. Given its high potential, we suggest community-based monitoring using this method become a standard protocol to expand the scope and local leadership of polar bear research across the North.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».