Spider Monkeys in Human-Modified Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
With the extant of tropical forest degradation, primates increasingly inhabit forest patches embedded in anthropogenic matrices. Such matrices are composed of different land cover types (e.g., agricultural lands and cattle pastures), but large uncertainty remains about the ability of primates to use these land covers. Here, we assessed the use of the landscape matrix by spider monkeys ( Ateles geoffroyi) in 13 forest sites from three countries (Mexico, Costa Rica, and El Salvador). Based on ad libitum records from >212 months of field observations, we found that spider monkeys used four types of land covers for feeding or traveling: secondary vegetation, isolated trees, tree crops, and vegetation corridors. Secondary vegetation was more frequently used than the other land covers. The number of land covers present in the matrix was positively related to the number of land covers used for traveling and feeding. Monkeys consumed 53 plant species in the matrix, mostly native and old-growth or late-successional forest species, although they also used three cultivated tree species. Most species were trees, especially from preferred food species, although monkeys also used palms, lianas, and shrubs. Monkeys fed principally from fruits, but they also used leaves, wood, and flowers. Most species were used from secondary vegetation and isolated trees. These findings suggest that the landscape matrix can provide supplementary food sources for this endangered primate and opportunities for traveling (i.e., spatial connectivity) in human-modified landscapes—information that can be used to improve conservation strategies, especially under the context of land-sharing management strategies (e.g., agroforestry).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».