<i>Lemur catta</i> in small forest fragments: Which variables best predict population viability?
Notice bibliographique
Résumé
Habitat fragmentation is an increasingly serious issue affecting primates in most regions where they are found today. Populations of Lemur catta (ring-tailed lemur) in Madagascar's south-central region are increasingly restricted to small, isolated forest fragments, surrounded by grasslands or small-scale agriculture. Our aim was to evaluate the potential for population viability of L. catta in nine forest fragments of varying sizes (2-46 ha, population range: 6-210 animals) in south-central Madagascar, using a set of comparative, quantitative ecological measures. We used Poisson regression models with a log link function to examine the effects of fragment size, within-fragment food availability, and abundance of matrix resources (food and water sources) on L. catta population sizes and juvenile recruitment. We found a strong association between overall population size and (a) fragment size and (b) abundance of key food resources Melia azedarach and Ficus spp. (per 100 m along transect lines). Juvenile recruitment was also associated with fragment size and abundance of the two above-mentioned food resources. When the largest population, an outlier, was removed from the analysis, again, the model containing fragment size and abundance of M. azedarach and Ficus spp. was the best fitting, but the model that best predicted juvenile recruitment contained only fragment size. While our results are useful for predicting population presence and possible persistence in these fragments, both the potential for male dispersal and the extent of human disturbance within most fragments play crucial roles regarding the likelihood of long-term L. catta survival. While seven of the nine fragments were reasonably protected from human disturbance, only three offered the strong potential for male dispersal, thus the long-term viability of many of these populations is highly uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».