Spatial and temporal variability in predation on rainforest primates: do forest fragmentation and predation act synergistically?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predation is a constant risk for most primates, impacting demography, population dynamics, activity patterns and social behaviour. Data are limited on both the rates of predation and its spatial and temporal variability. We present long‐term observations of Cryptoprocta ferox predation on rainforest sifakas in Madagascar, Propithecus diadema at Tsinjoarivo (22 group years) and Propithecus edwardsi at Ranomafana (73 group years), derived from intensive observations based on ongoing behavioural studies. Average per capita offtake rates are relatively low (0.06–0.07), but temporal variability is high (kills are clumped in time). This is consistent with Cryptoprocta ecology; individual home ranges are much larger than sifaka ranges, and individuals may hunt in a subsection of their range until prey density is decreased, then move on. These results have broad implications. First, in terms of the evolution of anti‐predator strategies, it now becomes important to ask: (1) whether average or peak predation rates determine the strength of selection and (2) whether antipredator strategies (e.g. vigilance, sleeping site selection) fluctuate interannually, reflecting recent experience. Second, in terms of population ecology, Cryptoprocta may have disproportionately large impacts on the (small) sifaka groups, even driving groups to extinction (as observed at both sites). Third, the disappearance of groups has important implications for conservation. When this happens in continuous forest (as at Ranomafana), home ranges will likely be re‐filled over time, whereas in isolated forest fragments (as at Tsinjoarivo), recolonization is less likely. Thus, conservation planners should consider predation as a potentially important proximate cause of extirpation in fragmented landscapes, even when resource density and quality could otherwise sustain populations. Considering the effects of predation can be useful in (1) decisions regarding the allocation of limited conservation resources, including which landscapes to invest resources in and (2) investigating ways to increase resilience of prey species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».