Cozy den or winter walk: the effects of climate and supplementary feeding on brown bear winter behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hibernation is a key adaptation for coping with unfavorable climatic conditions and low food availability in areas with severe winter conditions. While understanding the physiology and phenology of this adaptation has received considerable attention, comparatively little information is available on how hibernation will be affected by changing climate conditions. We used GPS telemetry data from 20 free‐ranging brown bears monitored over 31 winters between 2007 and 2022, to identify behavioral strategies of bears during winter. We applied behavioral change point analysis to quantify brown bears’ hibernation phenology in a population close to the bear's southern latitudinal range limit in Europe where supplementary food is available to bears year‐round. We observed winter behavior patterns that varied across age and reproductive classes but also within individuals between winters. Among 31 winter events, we registered six cases in which bears exhibited a single hibernation/stationary period and 19 events where hibernation was split into up to five stationary periods. Moreover, six winter events did not show behaviors consistent with hibernation and individuals remained partly or completely active throughout winter. The movement of these active bears decreased with increasing snow depth. In addition, these winter‐active bears showed higher fidelity to supplementary feeding sites during the winter period compared to the rest of the year. Our data suggest that an abundance of human‐provided food resources during winter may facilitate the emergence of different wintering strategies in brown bears. Furthermore, supplemental feeding sites in combination with predicted mild winters and prolonged natural food availability suggest that the use of hibernation as an energy‐saving strategy to overcome severe environmental conditions may decrease in the future.
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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 | 0,000 |
| 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 ».