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Enregistrement W4412459901 · doi:10.1101/2025.07.11.664287

Spatial overlap of sea ice-associated predators and prey in western Hudson Bay

2025· preprint· en· W4412459901 sur OpenAlexafffund
Chloé Warret Rodrigues, Andrew E. Derocher, James D. Roth, David McGeachy, Nicholas W. Pilfold

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChurchill Northern Studies CentreEnvironment and Climate Change CanadaMitacsCanadian Wildlife FederationWorld Wildlife FundParks CanadaQuark Expeditions
Mots-clésBayPredationOceanographySea iceGeographyFisheryEnvironmental scienceEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatio-temporal distribution of species shapes community structure and ecosystem function, yet the mechanisms driving biological hotspots remain unclear in dynamic environments like sea ice. We computed Getis-Ord (Gi*) hotspots based on four years of direct and indirect observations of polar bears ( Ursus maritimus ), Arctic foxes ( Vulpes lagopus ), ringed seals ( Pusa hispida ), and bearded seals ( Erignathus barbatus ) in western Hudson Bay, to identify spatial clustering and assess spatial relationships among these ice-associated species. We further mapped distribution hotspots of bear-hunting signs to examine predator-prey and intraguild relationships. Polar bears and bearded seals primarily used offshore areas, while Arctic foxes concentrated their activity on nearshore ice. Ringed seal lairs were distributed throughout the study area but mostly hauled out on nearshore landfast ice. The polar bear hotspot overlapped extensively ([30% - 49%]) with those of the three other species, and Arctic foxes had high overlap (50%) with ringed seals. In contrast, bearded seals and ringed seals had low overlap (18%), reflecting their different habitat preferences. Understanding current patterns in ice-associated species’ distributions and relationships is crucial to inform conservation actions and for predicting direct and indirect effects of Arctic warming. Our results help identify key ecological areas on sea ice and demonstrate how systematic collection of incidental observations can be combined to generate valuable ecological insights at low cost. Key-words: Hotspot analysis, Predator-prey interactions, Commensalism, sea ice, Ursus maritimus, Vulpes lagopus , Pusa hispida , Erignathus barbatus

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)0,001
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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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