A demographic survey of the Davis Strait polar bear subpopulation using physical and genetic capture‐recapture‐recovery sampling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conducting assessments to understand the effects of changing environmental conditions on polar bear ( Ursus maritimus ) demography has become increasingly important to inform management and conservation. Here, we combined physical (2005–2007) and genetic (2017–2018) mark‐recapture with harvest recovery data (2005–2018) to estimate demographic rates of the Davis Strait polar bear subpopulation and examine the possible effects of climate, dynamic ice habitat, and prey resources on survival. Large sample sizes (e.g., 2,513 marked animals) allowed us to estimate temporal variation in annual survival rates using multistate mark‐recapture‐recovery models. We did not detect statistically significant effects of climate, ice habitat, and prey during the 13‐year study. Estimated total abundance in 2006 was 2,190, credible interval (CRI) [1,954, 2,454] and 1,944, CRI [1,593, 2,366] in 2018. Geometric mean population growth rate (0.99, 95% CRI [0.97, 1.01]) indicated the subpopulation may have declined slightly between 2006 and 2018. However, we did not detect a declining trend in survival or substantial change in reproductive metrics over this period. Given forecasts of major environmental change we emphasize the need to review monitoring programs for this subpopulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».