MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4304091965 · doi:10.22201/ib.20078706e.2022.93.3930

Waterhole use and diel activity pattern of ocelots in Calakmul rainforest, Mexico

2022· article· en· W4304091965 sur OpenAlexfundno aff
Elisa Sandoval‐Serés, Khiavett Sánchez-Pinzón, Rafael Reyna‐Hurtado

Notice bibliographique

RevueRevista Mexicana de Biodiversidad · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Áreas Naturales ProtegidasUniversity of OxfordConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaMcGill University
Mots-clésNocturnalDiel vertical migrationCrepuscularEcologyGeographyRainforestBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to evaluate the temporal and spatial use of waterholes by ocelots in Calakmul Biosphere Reserve (CBR), Mexico. From 2014 to 2017, we monitored 11 waterholes with camera traps. We compared diel activity patterns with circular statistics depending on waterholes’ level of human intensity and distance to the Calakmul road, seasonality, and sex. We identified 40 different ocelots. Four waterholes were the most important ones, being 2 of them close to the road. Individuals took on average 19 days to return to waterholes. The diel activity of ocelots was 63.67% nocturnal, 20.70% crepuscular and 15.60% diurnal, and they were more diurnal in waterholes distant from the road. Their activity pattern was bimodal and it did not change between any of the categories tested. This is the first study to determine the spatial and temporal activity of ocelots in waterholes of Mexico. Ocelots are mainly nocturnal, and this pattern is conserved throughout CBR, however, they are able to adjust slightly their activity depending on extrinsic factors, such as an increased human presence. In the Calakmul region, all waterholes are crucial, and we particularly emphasize the conservation of the most important waterholes for ocelots, especially the ones close to the road.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Mexicana de BiodiversidadMême sujetUrban Green Space and HealthTravaux en français237 207