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Enregistrement W7028395130

Estimating Effective Sizes of Canada’s Polar Bear Populations

2022· dissertation· en· W7028395130 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticBayPopulationPolarPopulation sizeArchipelagoArctic ecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic climate continues to warm more rapidly than the rest of the planet, and species distributions are expected to change profoundly. As the Arctic’s apex predator, the polar bear (Ursus maritimus) is greatly impacted by many aspects of the changing Arctic environment. We do not have a clear understanding of polar bear population structure and estimates of important demographic parameters are out of date or lacking for many populations. Effective population size (Ne) is an important metric when addressing the persistence of a species and is proportional to the level of genetic diversity within a population. My study uses fecal, harvest tissue, and biopsy samples to explore estimators of Ne and to investigate the contemporary and historic trends in Ne for the Canadian Arctic populations of polar bears. My results suggest that the linkage disequilibrium method of estimating contemporary Ne is most appropriate for monitoring projects that uses non-invasively collected, or degraded samples as this method can produce precise estimates of Ne with only 322 SNPs. Contemporary estimates of Ne and corresponding ratios of effective to census size (Ne/Nc) for four previously defined genetic clusters are: Polar Basin (Ne=145, Ne/Nc=0.07), Arctic Archipelago (Ne=360, Ne/Nc=0.04), M’Clintock Channel (Ne=149, Ne/Nc=0.21), and the Hudson Bay Complex (Ne=307, Ne/Nc=0.07). Given recent evidence of migration between M’Clintock Channel and the Arctic Archipelago, I suggest that conservation efforts focus on the Hudson Bay Complex and Polar Basin regions due to their low connectivity with other clusters and their low effective sizes. My analysis of historic demographic trends suggests the four genetic cluster within the Canadian Arctic have independently experienced declines in effective size over the last 500 Ky, with only slight periods of recovery during times of global cooling. These results indicate current estimates of Ne likely represent a historic low in Ne and therefore an already reduce level of genetic diversity. Future studies should aim to better understand the dynamics between the Arctic Archipelago and M’Clintock Channel as the connectivity between these regions is likely to be vital for the long-term persistence of the polar bear.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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