Drivers of Bornean Orangutan Distribution across a Multiple-Use Tropical Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Logging and conversion of tropical forests in Southeast Asia have resulted in the expansion of landscapes containing a mosaic of habitats that may vary in their ability to sustain local biodiversity. However, the complexity of these landscapes makes it difficult to assess abundance and distribution of some species using ground-based surveys alone. Here, we deployed a combination of ground-transects and aerial surveys to determine drivers of the critically endangered Bornean Orangutan (Pongo pygmaeus morio) distribution across a large multiple-use landscape in Sabah, Malaysian Borneo. Ground-transects and aerial surveys using drones were conducted for orangutan nests and hemi-epiphytic strangler fig trees (Ficus spp.) (an important food resource) in 48 survey areas across 76 km2, within a study landscape of 261 km2. Orangutan nest count data were fitted to models accounting for variation in land use, above-ground carbon density (ACD, a surrogate for forest quality), strangler fig density, and elevation (between 117 and 675 m). Orangutan nest counts were significantly higher in all land uses possessing natural forest cover, regardless of degradation status, than in monoculture plantations. Within these natural forests, nest counts increased with higher ACD and strangler fig density, but not with elevation. In logged forest (ACD 14–150 Mg ha−1), strangler fig density had a significant, positive relationship with orangutan nest counts, but this relationship disappeared in a forest with higher carbon content (ACD 150–209 Mg ha−1). Based on an area-to-area comparison, orangutan nest counts from ground transects were higher than from counts derived from aerial surveys, but this did not constitute a statistically significant difference. Although the difference in nest counts was not significantly different, this analysis indicates that both methods under-sample the total number of nests present within a given area. Aerial surveys are, therefore, a useful method for assessing the orangutan habitat use over large areas. However, the under-estimation of nest counts by both methods suggests that a small number of ground surveys should be retained in future surveys using this technique, particularly in areas with dense understory vegetation. This study shows that even highly degraded forests may be a suitable orangutan habitat as long as strangler fig trees remain intact after areas of forest are logged. Enrichment planting of strangler figs may, therefore, be a valuable tool for orangutan conservation in these landscapes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».