Understanding long‐term primate community dynamics: implications of forest change
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the causes of population declines often involves comprehending a complex set of interactions linking environmental and biotic changes, which in combination overwhelm a population's ability to persist. To understand these relationships, especially for long-lived large mammals, long-term data are required, but rarely available. Here we use 26-36 years of population and habitat data to determine the potential causes of group density changes for five species of primates in Kibale National Park, Uganda, in areas that were disturbed to varying intensities in the late 1960s. We calculated group density from line transect data and quantified changes in habitat structure (cumulative diameter at breast height [dbh] and food availability [cumulative dbh of food trees]) for each primate species, and for one species, we evaluated change in food nutritional quality. We found that mangabeys and black-and-white colobus group density increased, blue monkeys declined, and redtails and red colobus were stable in all areas. For blue monkeys and mangabeys, there were no significant changes in food availability over time, yet their group density changed. For redtails, neither group density measures nor food availability changed over time. For black-and-white colobus, a decrease in food availability over time in the unlogged forest surprisingly coincided with an increase in group density. Finally, while red colobus food availability and quality increased over time in the heavily logged area, their group density was stable in all areas. We suggest that these populations are in nonequilibrium states. If such states occur frequently, it suggests that large protected areas will be required to protect species so that declines in some areas can be compensated for by increases in adjacent areas with different histories.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».