River edge feeding: Howler monkey feeding ecology in a fragmented riparian forest
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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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 découle