Testing the use of remote cameras to index body condition in brown and black bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Body condition of large mammals is a highly labile parameter that is influenced by recent nutrition, the seasonal hormonal cycle, intrinsic traits such as age and reproductive status, and extrinsic stress factors such as predation risk, social dominance, or human disturbance. Body condition thus integrates many population and individual level factors into a single measure of performance, making it useful in long-term population monitoring. We measured body condition of brown (grizzly) and black bears (Ursus arctos and U. americanus) using remote cameras during 2016-2024 in southwest Canada and compared these data with measures derived from live-captured brown bears from the same study area. We found that on average, photograph-derived measures of body condition predicted late-summer and autumn weight gain similar to weight-per-length and body fat metrics measured from live-captured bears. The photo-derived metric predicted more modest declines in condition in spring than body fat whereas the weight-per-length metric did not indicate declines in condition through spring. We tested the repeatability of the photo measurements using untrained observers and the methods were generally repeatable but can be improved with training. Photographs are much less invasive than live capture–based condition metrics and they allow the comparison of body condition among individuals, seasons, and populations through time, while also considering the variation within the sample. Collection of many samples should enable the examination of novel aspects of the dynamics of population trend and individual performance of bears, and perhaps other species. Note: These data and R scripts were used for the analysis the paper "Testing the use of remote cameras to index body condition in brown and black bears" which was published in the journal URSUS early in 2026.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».