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Enregistrement W2889275107 · doi:10.1111/jbi.13409

Estimating the population size of lemurs based on their mutualistic food trees

2018· article· en· W2889275107 sur OpenAlexaff
James P. Herrera, Cortni Borgerson, Tongasoa Lydia, Pascal Andriamahazoarivosoa, Be Jean Rodolph Rasolofoniaina, Eli R. Rakotondrafarasata, J. L. Rado Ravoavy Randrianasolo, Steig E. Johnson, Patricia C. Wright, Christopher D. Golden

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMohammed bin Zayed Species Conservation FundAmerican Society of PrimatologistsRufford FoundationLeakey FoundationPrimate ConservationMargot Marsh Biodiversity FoundationNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésLemurEndangered speciesEcologyBiologyPopulationThreatened speciesAbundance (ecology)Extinction (optical mineralogy)Ecological nicheGeographyHabitatPrimate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Species’ distributions and abundances are primarily determined by the suitability of environmental conditions, including climate and interactions with sympatric species, but also increasingly by human activities. Modelling tools can help in assessing the extinction risk of affected species. By combining species distribution modelling of abiotic and biotic niches with population size modelling, we estimated the abundance of 19 lemur taxa in three regions, especially focusing on 10 species that are considered Endangered or Critically Endangered. Location Madagascar. Taxa Lemurs (Primates) and angiosperm trees. Methods We used climate data, field samples, and published occurrence data on trees to construct species distribution models ( SDM ) for lemur food tree species. We then inferred the SDM s for lemurs based on the probability of occurrence of their food trees as well as climate. Finally, we used tree SDM s, topography, distance to the forest edge, and field estimates of lemur population density to predict lemur abundance in general linear models. Results The SDM s of lemur food trees were stronger predictors of the occurrence of lemurs than climate. The predicted probability of presence of food trees, slope, elevation, and distance from the forest edge were significant correlates of lemur density. We found that sixteen species had minimum estimated abundances greater than 10,000 individuals over >1,000km 2 . Three lemur species are especially threatened, with less than 2,500 individuals predicted for Cheirogaleus sibreei, and heavy hunting pressure for the relatively small populations of Indri indri and Hapalemur occidentalis . Main conclusions Biotic interactors were important variables in SDM s for lemurs, allowing refined estimates of ranges and abundances. This paper provides an analytical workflow that can be applied to other taxonomic groups to substantiate estimates of species’ vulnerability to extinction.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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