Geographic comparison of plant genera used in frugivory among the pitheciids<i>Cacajao</i>,<i>Callicebus</i>,<i>Chiropotes</i>, and<i>Pithecia</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pitheciids are known for their frugivorous diets, but there has been no broad-scale comparison of fruit genera used by these primates that range across five geographic regions in South America. We compiled 31 fruit lists from data collected from 18 species (three Cacajao, six Callicebus, five Chiropotes, and four Pithecia) at 26 study sites in six countries. Together, these lists contained 455 plant genera from 96 families. We predicted that 1) closely related Chiropotes and Cacajao would demonstrate the greatest similarity in fruit lists; 2) pitheciids living in closer geographic proximity would have greater similarities in fruit lists; and 3) fruit genus richness would be lower in lists from forest fragments than continuous forests. Fruit genus richness was greatest for the composite Chiropotes list, even though Pithecia had the greatest overall sampling effort. We also found that the Callicebus composite fruit list had lower similarity scores in comparison with the composite food lists of the other three genera (both within and between geographic areas). Chiropotes and Pithecia showed strongest similarities in fruit lists, followed by sister taxa Chiropotes and Cacajao. Overall, pitheciids in closer proximity had more similarities in their fruit list, and this pattern was evident in the fruit lists for both Callicebus and Chiropotes. There was no difference in the number of fruit genera used by pitheciids in habitat fragments and continuous forest. Our findings demonstrate that pitheciids use a variety of fruit genera, but phylogenetic and geographic patterns in fruit use are not consistent across all pitheciid genera. This study represents the most extensive examination of pitheciid fruit consumption to date, but future research is needed to investigate the extent to which the trends in fruit genus richness noted here are attributable to habitat differences among study sites, differences in feeding ecology, or a combination of both.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».