The Effect of Forest Fragment Characteristics on Abundance of Colobus vellerosus in the Forest-Savanna Transition Zone of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
We explore the factors influencing the abundance of Colobus vellerosus in 11 forest fragments [Boabeng-Fiema Monkey Sanctuary and 9 surrounding forest fragments (range: 3.2-190 ha)] in the forest-savanna transition zone of Ghana. We used a 'complete' count for the colobus census in the fragments. We determined the fragment sizes using geographic information system methods and assessed forest fragment quality (tree species richness). Colobus individuals were absent from 4 forest fragments but present in 7 (densities of 0.13/ha-1.63/ha). We modelled colobus density using Poisson regression and selected models based on corrected Akaike information criterion model weights. Fragment size and tree species richness in the fragments were positively associated with colobus density, whereas isolation distance of the forest fragments (range: 20-5,632 m) was negatively associated with colobus density. Our analysis suggests that the isolation distance between the fragments and Boabeng does impede colobus movement. As the colobus populations in Boabeng and Fiema increase, some of the unoccupied fragments may become more attractive to dispersing monkeys. Management measures that aim at increasing tree species richness within fragments, while maintaining some large trees between fragments, might help to increase the occupancy of some of the fragments that currently have no permanent colobus groups.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».