Hair-Snares: A Non-Invasive Method for Monitoring Felid Populations in the Selva Lacandona, Mexico
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle