Why is a landscape perspective important in studies of primates?
Notice bibliographique
Résumé
With accelerated deforestation and fragmentation through the tropics, assessing the impact that landscape spatial changes may have on biodiversity is paramount, as this information is required to design and implement effective management and conservation plans. Primates are expected to be particularly dependent on the landscape context; yet, our understanding on this topic is limited as the majority of primate studies are at the local scale, meaning that landscape-scale inferences are not possible. To encourage primatologists to assess the impact of landscape changes on primates, and help future studies on the topic, we describe the meaning of a "landscape perspective" and evaluate important assumptions of using such a methodological approach. We also summarize a number of important, but unanswered, questions that can be addressed using a landscape-scale study design. For example, it is still unclear if habitat loss has larger consistent negative effects on primates than habitat fragmentation per se. Furthermore, interaction effects between habitat area and other landscape effects (e.g., fragmentation) are unknown for primates. We also do not know if primates are affected by synergistic interactions among factors at the landscape scale (e.g., habitat loss and diseases, habitat loss and climate change, hunting, and land-use change), or whether landscape complexity (or landscape heterogeneity) is important for primate conservation. Testing for patterns in the responses of primates to landscape change will facilitate the development of new guidelines and principles for improving primate conservation.
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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 | 0,051 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».