Africa's apex predator, the lion, is limited by interference and exploitative competition with humans
Notice bibliographique
Résumé
Apex predators are crucial for maintaining ecological patterns and processes, yet humans hinder their ability to fulfil this role by displacing them from the landscape. Many apex predator species such as African lions (Panthera leo) are experiencing catastrophic declines as a result of competition with growing human populations. Increasing our understanding of the competitive interactions between lions and humans, as well as identifying thresholds of lion tolerance to human activities are important both for lion conservation and our understanding of apex predator ecology in the Anthropocene. We investigated the relative and cumulative influences of anthropogenic pressures on lion occurrence across a 73 000 km2 multi-use landscape in southern Africa. We developed occupancy models from replicated detection/non-detection spoor surveys across gradients of anthropogenic and biotic features. We tested the two hypotheses that African lions were most limited by 1) interference competition with humans or 2) exploitative competition with humans and evaluated the relative contribution of individual anthropogenic and biotic variables to lion occurrence. Our models predicted that lions occupied 49% of the landscape. The strongest determinants of lion occupancy were negative associations with pastoralism and bushmeat poaching, and a positive association with preferred prey. Thus, lions in this landscape are limited by a combination of interference and exploitative competition with poachers and pastoralists. However, interference competition with pastoralism was the biggest driver limiting lion occupancy, with a clear disturbance threshold for lions cumulating in a near complete loss of lions from the landscape when cattle surpass 21% occurrence. This study provides a predictive understanding of the top-down impacts of humans on the world's vulnerable apex carnivores.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».