Demographics and population trends of grizzly bears in the Cabinet–Yaak and Selkirk Ecosystems of British Columbia, Idaho, Montana, and Washington
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We summarize and report survival and cause-specific mortality of grizzly bears in the Cabinet–Yaak and Selkirk Mountains recovery zones from 1983–2002 to examine effects on the populations. Fifty-four percent of total known mortality in the Cabinet–Yaak was human-caused (n = 28) and 80% of total known mortality in the Selkirk Mountains was human-caused (n = 40). We investigated demographic values of 53 and 61 radiocollared grizzly bears (Ursus arctos) and attendant offspring in the Cabinet–Yaak and Selkirk Mountains recovery zones, respectively from 1983–2002. Nineteen mortalities of radiocollared animals or offspring were detected in the Cabinet–Yaak sample and 20 in the Selkirk Mountains. Estimated survival rates were 0.929 (95% CI = 0.091) for adult females, 0.847 (95% CI = 0.153) for adult males, 0.771 (95% CI = 0.208) for subadult females, 0.750 (95% CI = 0.520) for subadult males, 0.875 (95% CI = 0.231) for yearlings, and 0.679 (95% CI = 0.179) for cubs in the Cabinet–Yaak. Estimated survival rates for the Selkirk Mountains were 0.936 (95% CI = 0.064) for adult females, 0.908 (95% CI = 0.102) for adult males, 0.900 (95% CI = 0.197) for subadult females, 0.765 (95% CI = 0.176) for subadult males, 0.784 (95% CI = 0.178) for yearlings, and 0.875 (95% CI = 0.125) for cubs. Reproductive rates were 0.291 and 0.284 female cubs/year/adult female for the Cabinet–Yaak and Selkirk Mountains recovery zones, respectfully. The annual exponential rate of increase (r) was −0.037 for the Cabinet–Yaak recovery zone and 0.018 for the Selkirk Mountains.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».