Establishing baseline estimates of blue sheep (Pseudois nayaur) abundance and density to sustain populations of the vulnerable snow leopard (Panthera uncia) in Western Bhutan
Notice bibliographique
Résumé
Context Advances have been made in the development of reliable methods for estimating the abundance and density of large threatened mammalian predators, but there is little progress on developing population estimates for their principal prey. No standardised protocol for estimating prey populations exists, therefore different researchers use different methods. As such, there is little information on key prey species of the vulnerable snow leopard and this has hindered the preparation of effective snow leopard conservation plans. Aims This study aimed to establish an estimated seasonal baseline population abundance and density of blue sheep in the Lingzhi Park Range (LPR) of Bhutan’s Jigme Dorji National Park over winter (December to February) and summer (May to July). It also aimed to assess the number of snow leopard individuals that the current blue sheep population can sustain in the study area. Methods A refined double-observer survey method was used and involved walking transect lengths of 414 km in winter and 450 km in summer to estimate blue sheep abundance with the aid of 8 × 30 binoculars and 15 × 45 spotting scopes. Key results In total, 1762 (s.e. ± 199) blue sheep individuals were recorded in winter at a density of 8.51 individuals per km2 and 2097 (s.e. ± 172) individuals in summer at a density of 9.32 individuals per km2. Mean group size of blue sheep was 38.12 individuals (s.e. ± 6) in winter and 52.36 individuals (s.e. ± 4) in summer. LPR was estimated to sustain 11–17 snow leopards in winter and 15–21 in summer. Key conclusions LPR can be a hotspot for snow leopard conservation in western Bhutan and regionally in the eastern Himalayas, because the comparatively higher estimated blue sheep abundance and density supports possibly the highest density of snow leopards in Bhutan. The modified double-observer method used to assess blue sheep population estimates is inexpensive, robust and practical for the mountainous terrain of the Himalayas. Implications On the basis of this study, it is recommended that a refined double-observer method is adopted as a standard technique for estimating blue sheep populations in the snow leopard range countries of the Himalayas. Snow leopard conservation plans should, additionally, include efforts to minimise threats to blue sheep populations. This refined method is also highly applicable for future surveys of gregarious mammalian taxa, such as ungulates and primates, in difficult mountainous terrain elsewhere in the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».