Fruit Availability Influences Forest Elephant Habitat Use in a Human Dominated Landscape, Campo-Ma’an, Southern Cameroon
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Notice bibliographique
Résumé
Background and Research Aim African forest elephants ( Loxodonta cyclotis) are critically endangered yet research on factors influencing their resource use is limited in Central Africa. We assessed the influence of fruit availability, land use types, and anthropogenic activity on forest elephant presence and relative abundance in the southwest part of the Campo-Ma’an Technical Operational Unit (CMTOU) to better understand elephant habitat use in human dominated systems and inform elephant management strategies. Methods We used 17 camera trap stations and surveyed 17 line transects to monitor forest elephant presence and relative abundance as a function of fruit availability, tree species richness, and land use types. Our study area spanned a gradient of human disturbance and included a National Park (NP), Forest Management Unit (FMU), and Community Land (CL). Results Forest elephants were more likely to occur in areas with increased fruit availability and tree species richness. Also, the likelihood of their presence was higher in CL than in FMU and NP. Elephant relative abundance was negatively affected by human activities such as hunting and logging. The relationship between elephant relative abundance and fruit availability was stronger in CL and NP as compared to the FMU. Elephant relative abundance was higher during the rainy season. Conclusion Forest elephant habitat use was positively affected by fruit availability across land use types, and negatively affected by human activities in the southwest part of the CMTOU. Implications for Conservation Continued monitoring of elephant responses to food availability in CMTOU is warranted to track changes in elephant habitat use. Knowledge of the distribution of fruiting trees consumed by forest elephants may allow managers to predict hotspots of habitat use, and to therefore develop effective management strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle