Factors determining<i>Microcebus</i>abundance in a fragmented landscape in Ankarafantsika National Park, Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A fundamental issue in conservation biogeography is determining how and why population density (the number of individuals per unit area) and abundance (number of individual animals) vary across the geographic range of plant and animal species (Whittaker et al ., 2005). Understanding these relationships is critical because they provide information on population dynamics and extinction probabilities (Wilcox and Murphy, 1985; Lima and Zollner, 1996). For example, Davidson et al . (2009) conducted a meta-analysis of 4500 mammal species and found that population density was one of the main predictors of extinction risk. Consequently, researchers have explored numerous covariates to primate density and abundance, including food quality and amount (Stevenson, 2001; Chapman et al ., 2004), temporal distribution of key food resources (Terborgh, 1986), habitat structure such as basal area, stem density, tree height and size (Rovero and Struhsaker, 2007; Pozo-Montuy et al ., 2011; Grow et al ., 2013), habitat quality such as plant productivity (Janson and Chapman, 1999), rainfall and temperature (Pinto et al ., 2009), distribution (Harcourt and Doherty, 2005), fragment area and isolation (Anzures-Dadda and Manson, 2007), and anthropogenic disturbance (Peres, 1990; Ganzhorn and Schmid, 1998; Anzures-Dadda and Manson, 2007; Peres and Palacios, 2007). Despite the wide range of species and habitats studied, few consistent patterns have emerged that explain spatial variations in primate density and abundance. Moreover, those patterns that have found statistical support tend to have been focused on large-bodied, diurnal species, leaving many unanswered questions on the conservation biogeography of small-bodied, nocturnal taxa (McGoogan et al ., 2007). Food availability Food availability typically refers to temporal and spatial variations in food quantity and quality, and has long been considered one of the main drivers of primate abundance and density. Despite extensive investigations into the relationship between food quality and amount and primate density and abundance (Hanya and Chapman, 2012), it is often difficult to determine quantitatively rigorous measures of food availability. This issue arises due to the high plant diversity at many primate research sites in the tropics, as well as stochastic variations in the temporal availability of food resources. Many researchers have employed plant dendrometrics as proxies for food availability, such as diameter at breast height (DBH), basal area, and stem density (e.g., Wieczkowski, 2004; Anzures-Dadda and Manson, 2007; Grow et al ., 2013).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».