Disturbance impacts on large rain-forest vertebrates differ with edge type and regional context in Sulawesi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Anthropogenic edge effects, whereby disturbance strength increases in proximity to ecotone boundaries, are known to strongly affect individual species but we lack a general understanding of how they vary by species, disturbance type and regional context. We deployed 46 camera-trap stations for a total of 3545 trap-days at two sites in Sulawesi, Indonesia, obtaining 937 detections of five vertebrate species. Anoa (Bubalus spp.) were more abundant near edges, booted macaque (Macaca ochreata) and red jungle fowl (Gallus gallus) were less abundant near edges, and edges did not impact Sulawesi warty pig (Sus celebensis) or Malay civet (Viverra tangalunga). But the relative importance of habitat disturbance from agriculture, roads and villages differed for each species, and edge-induced disturbances varied not only in magnitude but also in direction between the study areas. In the strongest instance, macaque local abundance was 3.5 times higher near villages than it was 3 km into the forest in one reserve, but 2.8 times higher 3 km into the forest than near villages in the other reserve. Our results suggest that responses to habitat edges among species and edge types are idiosyncratic, and that landscape-level context can strongly alter the influence of local disturbance on biodiversity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».