Hair-Snares: A Non-Invasive Method for Monitoring Felid Populations in the Selva Lacandona, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive techniques such as hair snares have been used in conjunction with molecular methods to study species that occur at low densities and have elusive behavior, as an alternative to invasive methods such as trapping and hunting. This study was designed to evaluate the use of hair snares as a non-invasive method for the collection of felid and other mammalian samples in the tropical rainforest of the Selva Lacandona, Chiapas, Mexico. Hair snares were placed along transects in Montes Azules Biosphere Reserve for four months a year in 2005 and 2006. Hairs were selected based on morphological characteristics and identification of species was done based on a diagnostic portion of mtDNA cytochrome b region. A total of 389 hits on 888 hair-snare checks were recorded, representing a capture rate of 43%. The species identified included margay ( Leopardus wiedii, n=2), ocelot ( Leopardus pardalis, n=1), jaguarundi ( Puma yagouaroundi, n=1), gray fox ( Urocyon cinereoargenteus, n=1), tayra ( Eira barbara, n=3), coati ( Nasua narica, n=1), four-eyed opossum ( Metachirus nudicaudatus, n=6), and common opossum ( Didelphis marsupialis, n=16). The present study is the first to report the successful collection of hair samples from jaguarundi and margay in the wild and hair samples from ocelots in tropical areas. The deficit of information on carnivore populations in tropical rainforests is due mainly to the lack of appropriate methodologies that are reliable and cost-effective. This study supports the assumption that hair-snaring is viable and cost-effective in ecosystems such as the Selva Lacandona, particularly when monitoring carnivore populations that have wide geographic distributions and low densities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».