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Enregistrement W4306689883 · doi:10.1007/s13364-022-00655-1

Habitat structure and the presence of large carnivores shape the site use of an understudied small carnivore: caracal ecology in a miombo woodland

2022· article· en· W4306689883 sur OpenAlexfundno aff
Robert S. Davis, Louise Gentle, William O. Mgoola, Emma Stone, Antonio Uzal, Richard W. Yarnell

Notice bibliographique

RevueMammal Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent UniversityIdea Wild
Mots-clésCarnivoreLeopardGuildEcologyGeographyCrocuta crocutaWoodlandAbundance (ecology)PantheraHabitatPredationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Basic ecological knowledge on African small carnivores and how they interact with the wider carnivore guild are lacking for many species. The caracal (Caracal caracal) has a widespread distribution across Africa, yet there is a paucity of information on this species outside of savannah and agricultural landscapes. Using camera trap data from Kasungu National Park, Malawi, we provide novel information on caracal habitat use in a miombo woodland and compare the spatiotemporal dynamics between caracal and members of the large carnivore guild (leopard, Panthera pardus and spotted hyaena, Crocuta crocuta). We found that caracal were more likely to use sites with higher grass cover and further away from permanent water sources. Caracal site use increased in areas with lower spotted hyaena abundance and caracal exhibited different temporal activity patterns to spotted hyaena. In contrast, caracal did not exhibit spatial or temporal avoidance of leopard at the scale investigated here. However, the probability of detecting caracal at sites of higher leopard abundance was significantly lower, suggesting possible behavioural mechanisms to avoid interaction. Our study provides an insight into caracal ecology in a miombo woodland and improves our understanding of community dynamics between a lesser-studied small carnivore and the large carnivore guild.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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