Population mapping of gibbons in Kalimantan, Indonesia: correlates of gibbon density and vegetation across the species’ range
Notice bibliographique
Résumé
The first comprehensive survey of gibbons (Hylobates spp.) across Indonesian Borneo was carried out over 3 years to (1) determine whether densities of gibbon species are correlated with vegetation characteristics, and if so, whether the same characteristics are correlated with density across all forest types; and (2) determine population densities in the survey areas and identify threats to the areas.To achieve this, a total of 8 forest blocks were surveyed, involving 53 independent survey locations and repeat surveys in 3 forest blocks.Our data show that gibbons are ubiquitous where there is forest; however, the quality of forest affects population density, forest block size affects longevity of populations, and populations are susceptible to the 'compression effect', i.e. populations occupy smaller fragments at unsustainably high densities.We show the effects of forest disturbance (logging, fire, fragmentation) on gibbon distribution and density and highlight issues for long-term conservation.We discuss the use of minimum cross-sectional area, habitat variables and presence of top foods to determine population density and to identify a threshold below which gibbons cannot persist.We discuss the conservation issues facing all Bornean gibbons, including natural hybrids (H.muelleri × H. albibarbis).The answers to these research questions will help mitigate threats to gibbons and their habitat, as well as identify key habitat for gibbon populations within and outside the protected area network.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».