Long Distance Seed Dispersal by Forest Elephants
Notice bibliographique
Résumé
By dispersing seeds long distances, large, fruit-eating animals influence plant population spread and community dynamics. After fruit consumption, animal gut passage time and movement determine seed dispersal patterns and distances. These, in turn, are influenced by extrinsic, environmental variables and intrinsic, individual-level variables. We simulated seed dispersal by forest elephants ( Loxodonta cyclotis ) by integrating gut passage data from wild elephants with movement data from 96 individuals. On average, elephants dispersed seeds 5.3 km, with 89% of seeds dispersed farther than 1 km. The longest simulated seed dispersal distance was 101 km, with an average maximum dispersal distance of 40.1 km. Seed dispersal distances varied among national parks, perhaps due to unmeasured environmental differences such as habitat heterogeneity and configuration, but not with human disturbance or habitat openness. On average, male elephants dispersed seeds farther than females. Elephant behavioral traits strongly influenced dispersal distances, with bold, exploratory elephants dispersing seeds 1.1 km farther than shy, idler elephants. Protection of forest elephants, particularly males and highly mobile, exploratory individuals, is critical to maintaining long distance seed dispersal services that shape plant communities and tropical forest habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».