MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2772182422 · doi:10.7717/peerj.4096

The distribution and numbers of cheetah <i>(Acinonyx jubatus)</i> in southern Africa

2017· article· en· W2772182422 sur OpenAlex
Florian J. Weise, Varsha Vijay, Andrew P. Jacobson, Rebecca F. Schoonover, Rosemary J. Groom, Jane Horgan, Derek Keeping, Rebecca Klein, Kelly Marnewick, Glyn Maude, Jörg Melzheimer, Gus Mills, Vincent van der Merwe, Esther van der Meer, Rudie J. van Vuuren, Bettina Wachter, Stuart L. Pimm

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesComanis Foundation
Mots-clésAcinonyx jubatusIUCN Red ListGeographyPopulationThreatened speciesLivestockEcologyCarnivorePredationHabitatBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing the numbers and distribution of threatened species is a central challenge in conservation, often made difficult because the species of concern are rare and elusive. For some predators, this may be compounded by their being sparsely distributed over large areas. Such is the case with the cheetah Acinonyx jubatus. The IUCN Red List process solicits comments, is democratic, transparent, widely-used, and has recently assessed the species. Here, we present additional methods to that process and provide quantitative approaches that may afford greater detail and a benchmark against which to compare future assessments. The cheetah poses challenges, but also affords unique opportunities. It is photogenic, allowing the compilation of thousands of crowd-sourced data. It is also persecuted for killing livestock, enabling estimation of local population densities from the numbers persecuted. Documented instances of persecution in areas with known human and livestock density mean that these data can provide an estimate of where the species may or may not occur in areas without observational data. Compilations of extensive telemetry data coupled with nearly 20,000 additional observations from 39 sources show that free-ranging cheetahs were present across approximately 789,700 km 2 of Namibia, Botswana, South Africa, and Zimbabwe (56%, 22%, 12% and 10% respectively) from 2010 to 2016, with an estimated adult population of 3,577 animals. We identified a further 742,800 km 2 of potential cheetah habitat within the study region with low human and livestock densities, where another ∼3,250 cheetahs may occur. Unlike many previous estimates, we make the data available and provide explicit information on exactly where cheetahs occur, or are unlikely to occur. We stress the value of gathering data from public sources though these data were mostly from well-visited protected areas. There is a contiguous, transboundary population of cheetah in southern Africa, known to be the largest in the world. We suggest that this population is more threatened than believed due to the concentration of about 55% of free-ranging individuals in two ecoregions. This area overlaps with commercial farmland with high persecution risk; adult cheetahs were removed at the rate of 0.3 individuals per 100 km 2 per year. Our population estimate for confirmed cheetah presence areas is 11% lower than the IUCN’s current assessment for the same region, lending additional support to the recent call for the up-listing of this species from vulnerable to endangered status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle