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Enregistrement W4408091250 · doi:10.1002/jwmg.22725

Monitoring phenology and behavior of polar bears at den emergence using cameras and satellite telemetry

2025· article· en· W4408091250 sur OpenAlexafffund
Louise C. Archer, BJ Kirschhoffer, Jon Aars, D. James, Katharina M. Miller, Nicholas W. Pilfold, Joanna Maria Sulich, Megan A. Owen

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésTelemetryPhenologySatelliteRemote sensingEnvironmental sciencePolarGeographyMeteorologyEcologyComputer scienceTelecommunicationsBiologyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Maternal denning plays a vital role in the development and survival of highly altricial polar bear cubs by providing protection from external conditions. The denning period remains challenging to study and monitor because polar bear dens are often remote and difficult to access. Denning is typically inferred from satellite telemetry data, yet the accuracy of these measures in capturing important denning behaviors that are relevant to management and monitoring is unclear. We installed cameras at 13 den sites in Svalbard, Norway, over a 6‐year period, 9 of which yielded observations of behavior and phenology of polar bears at den emergence, and we compared these observations with denning behavior inferred from telemetry data (location, temperature, and activity levels) from satellite collars worn by denning bears. We next developed Bayesian generalized linear models to accurately predict denning behaviors (i.e., observations from cameras) from collar sensor data. From the camera data, mean date of observed den breakout was 9 March (SD = ±6.5 days, n = 7) and departure from the den site occurred 12.1 days later (±10.1 days, n = 7). Estimates of den breakout date based on joint analysis of collar temperature and activity data indicated breakout occurred on average 0.7 days later (±11.4 days, n = 7) and estimates based on collar temperature thresholds alone indicated breakout occurred 4.0 days later (±6.6 days, n = 7) compared to the camera data. Location data from collars suggested departure occurred on average 3.2 days later (±7.0 days, n = 7) than camera observations. We found that the probability a bear had broken out of the den could be accurately predicted from changes in collar temperature, activity, and ordinal date (e.g., a 1 SD decrease in collar temperature increased the probability of breakout by 18.5 percentage points). Post‐den emergence behavior was influenced by external environmental temperature, time of day, and the amount of time since den breakout; bears were more likely to emerge and stay outside longer given warmer temperatures and increasing time since den breakout. Our study highlights the importance of the post‐emergence period for cub acclimatization and development and provides new monitoring tools to study polar bear denning behavior, which is increasingly vulnerable to disruption in a rapidly changing Arctic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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