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Enregistrement W3194212056 · doi:10.1111/ddi.13386

Collaboration for conservation: Assessing countrywide carnivore occupancy dynamics from sparse data

2021· article· en· W3194212056 sur OpenAlexaff
Leanne K. Van der Weyde, Mathias W. Tobler, Marie‐Charlotte Gielen, Gabriele Cozzi, Florian J. Weise, Tempe S. F. Adams, Dominik T. Bauer, Emily Bennitt, Matthew David Bowles, Aliénor Brassine, Femke Broekhuis, Michael J. Chase, Kai Collins, Genevieve E. Finerty, Krystyna A. Golabek, Robyn Hartley, Steve Henley, Jessica Isden, Derek Keeping, Kristina Kesch, Rebecca Klein, Morulaganyi Kokole, Robynne Kotze, Eric LeFlore, Glyn Maude, Kevin McFarlane, J. Weldon McNutt, Gus Mills, Mompoloi Morapedi, Simon Morgan, Keitumetse Ngaka, Nicolas Proust, Lindsey N. Rich, Marnus Roodbal, Moses Selebatso, Andrei Snyman, Andrew Stein, Robert Sutcliff, Botilo Tshimologo, Carolyn Whitesell, Christiaan W. Winterbach, Michael V. Flyman

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyCarnivoreGeographyLeopardEcologyWildlifeWildlife managementRange (aeronautics)Camera trapWildlife conservationBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Assessing the distribution and persistence of species across their range is a crucial component of wildlife conservation. It demands data at adequate spatial scales and over extended periods of time, which may only be obtained through collaborative efforts, and the development of methods that integrate heterogeneous datasets. We aimed to combine existing data on large carnivores to evaluate population dynamics and improve knowledge on their distribution nationwide. Location Botswana. Methods Between 2010 and 2016, we collated data on African wild dog, cheetah, leopard, brown and spotted hyaena and lion gathered with different survey methods by independent researchers across Botswana. We used a multi‐species, multi‐method dynamic occupancy model to analyse factors influencing occupancy, persistence and colonization, while accounting for imperfect detection. Lastly, we used the gained knowledge to predict the probability of occurrence of each species countrywide. Results Wildlife areas and communal rangelands had similar occupancy probabilities for most species. Large carnivore occupancy was low in commercial farming areas and where livestock density was high, except for brown hyaena. Lion occupancy was negatively associated with human density; lion and spotted hyaena occupancy was high where rainfall was high, while the opposite applied to brown hyaena. Lion and leopard occupancy remained constant countrywide over the study period. African wild dog and cheetah occupancy declined over time in the south and north, respectively, whereas both hyaena species expanded their ranges. Countrywide predictions identified the highest occupancy for leopards and lowest for the two hyaena species. Main Conclusions We highlight the necessity of data sharing and propose a generalizable analytical method that addresses the challenges of heterogeneous data common in ecology. Our approach, which enables a comprehensive multi‐species assessment at large spatial and temporal scales, supports the development of data‐driven conservation guidelines and the implementation of evidence‐based management strategies nationally and internationally.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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