Using Traditional Ecological Knowledge to Facilitate Non-Invasive Polar Bear Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript-based thesis explores the documentation and application of polar bear (Ursus maritimus) Traditional Ecological Knowledge (TEK) to population monitoring and management in the Canadian Arctic. The thesis is divided into four chapters; an introduction, two standalone research papers, and an overarching conclusion. Chapter II focuses on the collection of TEK through semi-directed interviews with knowledgeable polar bear hunters and Elders in Gjoa Haven, Nunavut. Extensive polar bear data is presented through GIS mapping and discussed. The application of these customizable maps is two-fold: i) They serve as a historical record of polar bear knowledge for the community of Gjoa Haven; and ii) The maps can act as a guide to areas of high polar bear activity for future targeted polar bear monitoring efforts. Chapter III is a pilot study which focuses on the field work associated with locating and collecting non-invasively sourced polar bear genetic samples using TEK from hunters in Coral Harbour, Nunavut. The effort to collect these samples is characterized using GPS data recorded during the thirteen sampling trips conducted by local team members in Coral Harbour. Over the two years of this study, hunters travelled 3247km, 40 polar bear fecal samples and snow samples from 99 footprints belonging to the tracks of 26 individual bears were collected, 8 polar bear dens were located, and 10 polar bears were observed. The results of these two chapters have the potential to inform the progression of polar bear monitoring towards less invasive approaches, more cost-effective field work and most importantly increased Inuit involvement in polar bear monitoring and management in Canada.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».