Contagious Deposition of Seeds in Spider Monkeys' Sleeping Trees Limits Effective Seed Dispersal in Fragmented Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The repeated use of sleeping sites by frugivorous vertebrates promotes the deposition and aggregation of copious amounts of seeds in these sites. This spatially contagious pattern of seed deposition has key implications for seed dispersal, particularly because such patterns can persist through recruitment. Assessing the seed rain patterns in sleeping sites thus represents a fundamental step in understanding the spatial structure and regeneration of plant assemblages. We evaluated the seed rain produced by spider monkeys (Ateles geoffroyi) in latrines located beneath 60 sleeping trees in two continuous forest sites (CFS) and three forest fragments (FF) in the Lacandona rainforest, Mexico. We tested for differences among latrines, among sites, and between forest conditions in the abundance, diversity (α-, β- and, γ-components) and evenness of seed assemblages. We recorded 45,919 seeds ≥ 5 mm (in length) from 68 species. The abundance of seeds was 1.7 times higher in FF than in CFS, particularly because of the dominance of a few plant species. As a consequence, community evenness tended to be lower within FF. β-diversity of common and dominant species was two times greater among FF than between CFS. Although mean α-diversity per latrine did not differ among sites, the greater β-diversity among latrines in CFS increased γ-diversity in these sites, particularly when considering common and dominant species. Our results support the hypothesis that fruit scarcity in FF can 'force' spider monkeys to deplete the available fruit patches more intensively than in CFS. This feeding strategy can limit the effectiveness of spider monkeys as seed dispersers in FF, because (i) it can limit the number of seed dispersers visiting such fruit patches; (ii) it increases seed dispersal limitation; and (iii) it can contribute to the floristic homogenization (i.e., reduced β-diversity among latrines) in fragmented landscapes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».