Food supply and poaching limit giraffe abundance in the Serengeti
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The iconic giraffe, an ecologically important browser, has shown a substantial decline in numbers across Africa since the 1990s. In Serengeti National Park, Tanzania, giraffes reached densities of 1.5–2.6 individuals km −2 in the 1970s coincident with a pulse of Acacia tree recruitment. However, despite continued increases in woody cover between the 1980s and the 2000s, giraffe recruitment and survival rates have declined and density has dropped to only 0.3–0.4 giraffes km −2 . We used a decision table to investigate how four extrinsic factors may have contributed to these declines: food supply, predation, parasites, and poaching, which have all been previously shown to limit Serengeti ungulate populations. Lower recruitment likely resulted from a reduction in diet quality, owing to the replacement of preferred trees with unpalatable species, while decreased adult survival resulted from illegal harvesting, which appears to have had a greater impact on giraffe populations bordering the western and northern Serengeti. The Serengeti giraffe population will likely persist at low‐to‐moderate densities until palatable tree species regain their former abundance. Leslie matrix models suggest that park managers should meanwhile redouble their efforts to reduce poaching, thereby improving adult survival.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».