Range expansion of the globally Vulnerable Karamoja apalis <i>Apalis karamojae</i> in the Serengeti ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The underlying causes of change in geographic range size are less well understood in African birds than in north temperate species. Here, we examine factors associated with range expansion in the Karamoja apalis ( Apalis karamojae ), a globally Vulnerable warbler confined to north‐east Uganda, north‐central Tanzania and southern Kenya. In Tanzania, it was originally known only from the Wembere Steppe, but since 1993 (and possibly as early as 1983) has extended its range into the Serengeti ecosystem, c. 140 km to the north, reaching southern Kenya by 2004. Changes in the warbler’s range within the Serengeti have broadly reflected a cyclical change in the density of its main habitat, Acacia drepanolobium woodland, which was low in the 1970s, high during the 1980s and 1990s, and declined in the early 2000s. Karamoja apalis records in the Serengeti showed a 5 year time lag behind A. drepanolobium density, which was in turn negatively correlated with the area of grassland burnt 10 years earlier. Previous studies in the Serengeti have also linked Acacia regeneration to changes in grazing pressure, as increasing wildebeest ( Connochaetes taurinus ) numbers have reduced the volume of combustible material present, and hence the frequency of damaging ‘hot burns’. We conclude that this globally threatened warbler appears to have benefited from changes in ungulate populations in the Serengeti, which have influenced burning intensity and hence tree regeneration. The warbler’s range now appears to be declining, however, following a recent reduction in the density and annual survival of A. drepanolobium in the northern Serengeti.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».