River edge feeding: Howler monkey feeding ecology in a fragmented riparian forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rivers are important components of animal habitats worldwide. The area near riparian edge (⩽100 m from the river) has different abiotic characteristics and vegetation than both forest interior and areas bordering human development, which may lead to differences in animal feeding behaviour. To better contextualize the impact of human-caused habitat destruction on animal feeding ecology, it is important to study both natural riparian and anthropogenic forest edges within the same habitat. We compared howler monkey ( Alouatta palliata ) feeding behaviour and tree use across four forest zones (riparian edge, anthropogenic edge, forest interior, and combined riparian and anthropogenic edge) in a fragmented riparian rainforest in Costa Rica, La Suerte Biological Research Station (LSBRS). We predicted that monkey feeding behaviour and tree use would differ across forest zones, and especially between riparian and anthropogenic edges due to higher vegetation quality near the river. We observed individual focal monkeys for 30-minute periods, collecting data on monkey feeding behaviour and tree use every 2 minutes. We recorded plant parts eaten and feeding tree taxonomy, and measured feeding trees. Monkeys ate more leaves in riparian edge than in other forest zones, and fed from fewer tree families in riparian edge and forest interior compared to anthropogenic edge. Monkeys also fed from trees with smaller DBH in riparian edge compared to other forest zones, but trees of similar height to forest interior and taller than anthropogenic edge. Our results indicate that riparian zones are rich habitats for howler monkeys and conservation efforts should prioritize their preservation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».