Human footprint and protected areas shape elephant range across Africa
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two millennia, and at an accelerating pace, the African elephant ( Loxodonta spp. Lin.) has been threatened by human activities across its range. 1–7 We investigate the correlates of elephant home range sizes across diverse biomes. Annual and 16-day elliptical time density home ranges 8 were calculated by using GPS tracking data collected from 229 African savannah and forest elephants ( L. africana and L. cyclotis , respectively) between 1998 and 2013 at 19 sites representing bushveld, savannah, Sahel, and forest biomes. Our analysis considered the relationship between home range area and sex, species, vegetation productivity, tree cover, surface temperature, rainfall, water, slope, aggregate human influence, and protected area use. Irrespective of these environmental conditions, long-term annual ranges were overwhelmingly affected by human influence and protected area use. Only over shorter, 16-day periods did environmental factors, particularly water availability and vegetation productivity, become important in explaining space use. Our work highlights the degree to which the human footprint and existing protected areas now constrain the distribution of the world's largest terrestrial mammal. 9 , 10 A habitat suitability model, created by evaluating every square kilometer of Africa, predicts that 18,169,219 km 2 would be suitable as elephant habitat—62% of the continent. The current elephant distribution covers just 17% of this potential range of which 57.4% falls outside protected areas. To stem the continued extirpation and to secure the elephants' future, effective and expanded protected areas and improved capacity for coexistence across unprotected range are essential.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».