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Enregistrement W2023648518 · doi:10.1111/aje.12186

Wet and dry season diets of the Endangered<i>Lemur catta</i>(ring-tailed lemur) in two mountainous rocky outcrop forest fragments in south-central Madagascar

2014· article· en· W2023648518 sur OpenAlexafffund
Lisa Gould, Denise N. Gabriel

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensQuest University CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPrimate Conservation
Mots-clésLemur cattaLemurDry seasonEcologyBiologyEndangered speciesWet seasonGeographyForestryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lemur catta's ability to consume a wide variety of plant foods is a key to this species' survival in a time of ecological crisis across its geographic range. We examined seasonal diet variability of L. catta groups inhabiting two rocky outcrop fragments in south-central Madagascar: Anja Reserve and Tsaranoro Valley forest. Leaves and fruit of Melia azedarach were a keystone resource for Anja lemurs in wet and dry seasons. At Tsaranoro, L. catta relied on M. azedarach and Ficus spp. in dry season, but during the wet season, neither was a dominant food resource. Top food species at both sites differed markedly from those consumed by L. catta in other habitats. At Tsaranoro, a greater proportion of lemurs engaged in feeding during the dry season compared with wet season. We attribute this to resource scarcity during dry season, when greater feeding effort is needed to maintain energy requirements. Because M. azedarach is ubiquitous throughout Anja Reserve, producing fruit and leaves year-round, Anja lemurs can meet energy requirements with little seasonal adjustment in feeding activity. L. catta's IUCN status has been upgraded to Endangered, thus, greater insight into its diet flexibility and ability to survive on introduced plant species, can inform conservation plans in remaining wild habitats and ex situ programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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