Floristic heterogeneity between forested sites in Kibale National Park, Uganda: insights into the fine‐scale determinants of density in a large‐bodied frugivorous primate
Notice bibliographique
Résumé
1. Despite a long history of research on the influence of fruit availability on the population density of large-bodied vertebrate frugivores, operational understanding of the factors regulating density in these taxa remains elusive. We propose that fruit resources can be distinguished from one another on the basis of their functional role for the animals in question, and that such a classification system can aid in identifying the most influential determinants of frugivore density. 2. We compared the availability of several resource classes between two sites in Kibale National Park, Uganda separated by only 12 km yet differing threefold in density of chimpanzees (Pan troglodytes). 3. We categorized plant species used for fruit by chimpanzees according to their availability relative to habitat-wide fruit productivity, and by their tendency towards inter-individual fruiting synchrony. We predicted that the site of high chimpanzee density would support a higher density of food plant species tending to produce crops during periods of high habitat-wide productivity [high fruit abundance (HFA foods)] and of those tending to fruit synchronously among individuals during times of low habitat-wide availability (sLFA foods). The first food class should provide chimpanzees with a high nutrient density (and thus promote population growth), whereas the second should provide stable subsistence during lean periods and thus a temporally consistent resource base. 4. Counter to our prediction, only sLFA resources were more abundant at the site of high chimpanzee density than at the site of low density. We suggest that sLFA resources are most important in influencing density of large-bodied frugivores.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».