What is the Predictive Power of the Colobine Protein-to-Fiber Model and its Conservation Value?
Notice bibliographique
Résumé
Predicting variation in animal abundance across time and space has proven very difficult; however, a model exists to predict the biomass of small folivorous primates that has considerable correlative support. This model suggests that the protein-to-fiber ratio of leaves in a habitat can predict folivore biomass. Here we present an experimental test of this protein-to-fiber model to assess if the number of infant monkeys per female and group size can be predicted based on the leaf chemistry of a habitat. We expected regenerating forest in Kibale National Park, Uganda to have leaves with higher concentrations of crude protein and lower concentrations of fiber than old-growth forest trees, and consequently, we expected a greater number of infants per female in the folivorous red colobus ( Procolobus rufomitratus) with access to this area. As predicted, regenerating forests did have trees with leaves with high concentrations of protein and low concentrations of fiber, but there was no corresponding change in the demographic structure of red colobus groups. We also tested whether energy was a potential determinant of these parameters, but found no evidence for its importance. Our findings support recent studies that are critical of the protein-to-fiber model, which lead us to question the model's generality, particularly for conservation and management.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».