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Enregistrement W2157775870 · doi:10.1111/aje.12207

Decline of sable antelope in one of its key conservation areas: the greater<scp>H</scp>wange ecosystem,<scp>Z</scp>imbabwe

2015· article· en· W2157775870 sur OpenAlexaff
William‐Georges Crosmary, Simon Chamaillé‐Jammes, Godfrey Mtare, Hervé Fritz, Steeve D. Côté

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésNational parkWildlifeHabitatGeographyEcosystemCompetition (biology)EcologyForageAfrican elephantWildlife conservationPredationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Land use has major effects on wildlife conservation. We studied variations of sable antelope H ippotragus niger densities between 1990 and 2001 in comparison with various land uses in and around Hwange National Park, Zimbabwe. Trends of other ungulates, including elephant Loxodonta africana , were examined simultaneously, because sable may be sensitive to forage and apparent competition and to high elephant densities. Sable densities declined in the whole region, very likely because of adverse rainfall conditions. Densities were constantly higher in the hunting areas and forestry lands than in the national park. Interestingly, elephant densities showed the opposite, with higher densities in the national park than in the adjacent areas. Whether these results reflect a negative effect of high elephant numbers on sable must still be tested directly. Likewise, while habitat characteristics and lion predation did not appear responsible for the higher sable densities outside the national park, they could not be discounted as an influence on the differing sable densities in different land‐use areas. It is clear, however, that high protection status is not always sufficient to ensure adequate conservation of flagship species. We therefore call for further investigations of ecological interactions within protected areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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