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Enregistrement W2998367257 · doi:10.1111/acv.12561

Quantifying the spatial distribution and trends of supplementary feeding sites in South Africa and their potential contribution to vulture energetic requirements

2020· article· en· W2998367257 sur OpenAlexaff
Christiaan W. Brink, Andrea Santangeli, Arjun Amar, Kerri Wolter, Gareth Tate, Sonja Krüger, Andrew S. Tucker, Robert L. Thomson

Notice bibliographique

RevueAnimal Conservation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandColumbus Zoo and Aquarium3M
Mots-clésVultureThreatened speciesProvisioningGeographyRange (aeronautics)Distribution (mathematics)EcologySpatial distributionBiologyHabitatComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Old world vultures are the most threatened group of raptors globally. Supplementary feeding sites (SFS) are a popular conservation tool, widely used to assist vulture populations. Despite their popularity, the impact of SFS on vultures remains largely unstudied. A lack of knowledge on the number, distribution and management of SFS is a key factor hindering such research. In this study, we compile records of SFS in South Africa and conduct questionnaires with SFS managers to characterize SFS. We identify 143 currently active SFS. Our data suggest that SFS numbers have been stable over the last decade. The average provisioning rate for all SFS was 64.6 kg day −1 . Overall SFS provide an estimated 3301 tonnes of food to scavengers each year, the equivalent of 83% of the energetic needs of all vultures in the region. This contribution was highly skewed, however, with just 17% of active SFS sites providing 69% of all food. Furthermore, these resources were not equally distributed, with SFS in Limpopo, North West and Kwazulu‐Natal provinces providing 83% of the total meat provisioned. The three most common meat types provided at SFS were beef (39%), pork (33%) and game (19%). Worryingly, we found that 68% and 28% of SFS managers were unaware of the potential harmful effects of lead and veterinary drugs, respectively, which highlights potential poisoning risks associated with SFS. Examining exposure to SFS by different vulture species, we found that whilst SFS are accessible across the distribution range of vultures with large home ranges (e.g. African white‐backed and Cape vultures), those species with smaller home ranges have relatively poor accessibility. With this study, we demonstrate the potential importance, but also associated risks, of SFS to vultures in South Africa, and provide the information base to assess the impacts of this popular but as yet largely unassessed conservation tool.

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)0,000
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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