Estimating the population size of lemurs based on their mutualistic food trees
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».