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Enregistrement W4391774734 · doi:10.1038/s41467-023-44682-1

Polar bear energetic and behavioral strategies on land with implications for surviving the ice-free period

2024· article· en· W4391774734 sur OpenAlexafffundabout
Anthony M. Pagano, Karyn D. Rode, Nicholas J. Lunn, David McGeachy, Stephen N. Atkinson, Sean D. Farley, Joy A. Erlenbach, Charles T. Robbins

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsU.S. Bureau of Land ManagementU.S. Geological SurveyEnvironment and Climate Change CanadaChurchill Northern Studies CentreU.S. Fish and Wildlife ServiceWashington State UniversityU.S. Department of the InteriorNational Science Foundation
Mots-clésArcticForagingUrsus maritimusSea iceEcologyStarvationPolar nightPhysical geographyPolarEnvironmental scienceTundraBiologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Declining Arctic sea ice is increasing polar bear land use. Polar bears on land are thought to minimize activity to conserve energy. Here, we measure the daily energy expenditure (DEE), diet, behavior, movement, and body composition changes of 20 different polar bears on land over 19–23 days from August to September (2019–2022) in Manitoba, Canada. Polar bears on land exhibited a 5.2-fold range in DEE and 19-fold range in activity, from hibernation-like DEEs to levels approaching active bears on the sea ice, including three individuals that made energetically demanding swims totaling 54–175 km. Bears consumed berries, vegetation, birds, bones, antlers, seal, and beluga. Beyond compensating for elevated DEE, there was little benefit from terrestrial foraging toward prolonging the predicted time to starvation, as 19 of 20 bears lost mass (0.4–1.7 kg•day−1). Although polar bears on land exhibit remarkable behavioral plasticity, our findings reinforce the risk of starvation, particularly in subadults, with forecasted increases in the onshore period.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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