Edge effects and their influence on lemur density and distribution in Southeast Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Edge effects are caused by the penetration of abiotic and biotic conditions from the matrix into forest interiors. Although edge effects influence the biogeography of many tropical organisms, they have not been studied directly in primates. Edge effects are particularly relevant to lemurs due to the loss of 80-90% of forests in Madagascar. In this study, data are presented on how biotic edge effects influenced the distribution and density of lemurs in the Vohibola III Classified Forest in southeastern Madagascar. In total, 415 lemur surveys were conducted during June-October 2003 and May-September 2004 along six 1,250-m transects that ran perpendicular to the forest edge. Data were also collected on lemur food trees along the six transects (density, height, diameter at breast height, area, volume, and distance to forest edge). Four nocturnal species (Avahi laniger, Cheirogaleus major, Lepilemur microdon, and Microcebus rufus) and four diurnal species (Eulemur rubriventer, Eulemur fulvus rufus, Hapalemur grisesus griseus, and Propithecus diadema edwardsi) were sighted during surveys. Regression analyses of lemur densities as a function of distance to forest edge provided edge tolerances for A. laniger (edge-tolerant), M. rufus (edge-tolerant), E. rubriventer (edge-tolerant or omnipresent), and H. g. griseus (omnipresent). The density and distribution of M. rufus and their foods trees were correlated. Edge-related variations in food quality and predation pressures may also be influencing lemurs in Vohibola III. Tolerance for edge effects may explain, in part, how lemurs have survived extreme habitat loss and forest fragmentation in southeastern Madagascar.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».