Assessing polar bear (Ursus maritimus) in a changing Arctic using non-invasive DNA metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
Dietary studies of apex predators enhance our understanding of species’ life histories, predator-prey interactions and food webs. Studies of diet over time can reveal changes in these life history and ecology that result from climate change and landscape disturbances. Polar bears (Ursus maritimus) reside at the top of Arctic food webs. Because polar bears use both sea ice and land throughout their annual cycle, they integrate trophic information from both marine and terrestrial ecosystems across their vast territories, including availability and diversity of prey species. Polar bears act as sentinels of environmental change as they are highly adapted to using sea ice as a platform for foraging and are therefore vulnerable to current and projected changes in Arctic sea ice conditions. Given that these changes in sea ice conditions are projected to alter the composition and accessibility of polar bear prey species, and the pressing need for more non-invasive wildlife monitoring strategies, this study investigates what dietary information could be retrieved from 743 polar bear fecal samples from across the Canadian Arctic using novel multi-marker DNA metabarcoding to identify Arctic birds, fish, and mammals at family- and species-level resolution. I designed two novel blocking primers specific to polar bear DNA to maximize detection of prey taxa within fecal samples. Over 8 million metabarcoding sequences were retrieved, identifying 31 prey species, belonging to 19 families, representing 14 orders. As expected, polar bears consume Arctic seal species (Phocidae), present in >70% of successfully sequenced fecal samples – more common than any other prey group. The dietary signature of taxa such as seals, small toothed whales, various seabirds, and caribou confirm previous observations of components of polar bear diet, however, the frequency of detection of several terrestrial taxa and seabird species are consumed may represent novel insights reflecting predator-scavenger relationships and shifts in the diet of the Arctic’s top predator due to climate change. My study is the first to use multi-marker, fecal-based DNA metabarcoding to provide a comprehensive assessment of the relative consumption of fish, bird, and mammal prey taxa by polar bears across the Canadian Arctic. This method offers a cost-effective, non-invasive approach for assessing regional trophic interactions and prey diversity, and reliably monitoring the diets of wide-ranging predators.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».