Vigilance Behaviour of Wild Herbivores when Foraging With or Without Livestock
Notice bibliographique
Résumé
In African savannas, and many other rangelands around the world, wildlife presently find themselves interacting with livestock. Many studies have been conducted on vigilance behaviour in response to presence of predators on foraging grounds, but few scientists have included the presence of livestock and how this affects vigilance when foraging together with wild herbivores. As Ngorongoro Conservation Area (NCA) is an important example of wildlife grazing together with livestock, this phenomenon must be understood to achieve a sustainable land use management plan, particularly in Ngorongoro Conservation Area and in other protected areas. Behavioral observations of wildlife and livestock species were conducted from a vehicle driving along transects within NCA. Once a group was sighted the vehicle was stopped and sighting information recorded. Four species of wild herbivores including plains zebra (Equus burchelli), Thomson’s gazelle (Gazella thomsonii), Grant’s gazelle (Gazella granti) and Wildebeest (Connochaetes taurinus) were studied together with the following livestock species including cattle (Bos taurus), goats (Capra aegagrus hircus) and sheep (Ovis aries), in different seasons. 158 groups were recorded. In dry season 47 non –mixed groups (without livestock) and 30 mixed groups (with livestock) were recorded, while, during wet season 49 non -mixed groups and 32 mixed groups were recorded. Behavior was classified as feeding, grooming, laying down, ruminating, grooming, moving, and looking with head up (vigilance) with the use of the focal animal sampling method. Wildlife decreased their foraging time while they increased vigilance behavior when livestock were present; however, more studies are still for a wider conclusion.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».