External environmental conditions impact nocturnal activity levels in proboscis monkeys (<i>Nasalis larvatus</i>) living in Sabah, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Recently, several diurnal nonhuman anthropoids have been identified displaying varying degrees of nocturnal activity, which can be influenced by activity "masking effects"-external events or conditions that suppress or trigger activity, temporarily altering normal activity patterns. Environmental masking characteristics include nocturnal temperature, rainfall, cloud cover, and moon brightness. Similarly, other ecological characteristics, including proximity to humans and predators and daytime activity, may also trigger or suppress nocturnal activity. Understanding the effects of external conditions on activity patterns is pertinent to effective species conservation. We investigated the presence of nocturnal activity and the influence of masking effects on the level of nocturnal activity displayed by wild proboscis monkeys (Nasalis larvatus) in Sabah, Malaysian Borneo. Dual-axis accelerometers were attached by collar to six male proboscis monkeys from different one-male, multi-female groups to record activity continuously (165-401 days each). We measured the monkeys' nocturnal and diurnal activity levels and investigated the effects of seven potential masking effects. Nocturnal activity was much lower than diurnal activity. Still, proboscis monkeys did display varying levels of nocturnal activity. Generalized linear mixed models identified higher nocturnal activity in the study individuals during nights with cooler temperatures, higher rainfall, and after higher diurnal activity. These three masking effects affected nocturnal activity levels during the observation period that informed our model, although they did not predict nocturnal activity outside of this period. While the generalizability of these results remains uncertain, this study highlights the utility of accelerometers in identifying activity patterns and masking effects that create variability in these patterns.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».