Testing the Prey-Trap Hypothesis at Two Wildlife Conservancies in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Protecting an endangered and highly poached species can conflict with providing an open and ecologically connected landscape for coexisting species. In Kenya, about half of the black rhino (Diceros bicornis) live in electrically fenced private conservancies. Purpose-built fence-gaps permit some landscape connectivity for elephant while restricting rhino from escaping. We monitored the usage patterns at these gaps by motion-triggered cameras and found high traffic volumes and predictable patterns of prey movement. The prey-trap hypothesis (PTH) proposes that predators exploit this predictable prey movement. We tested the PTH at two semi-porous reserves using two different methods: a spatial analysis and a temporal analysis. Using spatial analysis, we mapped the location of predation events with GPS and looked for concentration of kill sites near the gaps as well as conducting clustering and hot spot analysis to determine areas of statistically significant predation clustering. Using temporal analysis, we examined the time lapse between the passage of prey and predator and searched for evidence of active prey seeking and/or predator avoidance. We found no support for the PTH and conclude that the design of the fence-gaps is well suited to promoting connectivity in these types of conservancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».