Estimating the abundance of a polar bear subpopulation at their southern global extent
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming is causing global biodiversity loss, with impacts to ecosystem function. Warming in the Arctic outpaces global averages, and projected declines in Arctic sea ice have led to predictions of local extirpations for ice-associated species. Polar bears ( Ursus maritimus Phipps, 1774) exemplify these challenges as they rely on sea ice for much of their life cycle. Further, polar bears are harvested throughout much of their range, increasing the importance of robust population monitoring in the face of climate warming. We conducted an aerial survey in summer 2021 to estimate abundance of the Southern Hudson Bay polar bear subpopulation. We estimated 1119 polar bears (95% CI = 860–1454) within the boundaries of the subpopulation, which suggested a 29% increase from the previous aerial survey in 2016. This increase was likely driven by a combination of interannual variation in the on-land distribution of bears in the Southern Hudson Bay and adjacent Western Hudson Bay polar bear subpopulations as well as reduced harvest and improved survival. Evidence from concurrent research suggests that variation in on-land distribution is the most likely driver. These results exemplify the challenges of monitoring and, particularly, managing harvest of sensitive species under the rapid environmental change caused by climate warming. Further research is needed and critical for effective harvest management of this subpopulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».