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Enregistrement W4312727825 · doi:10.1071/wr22079

Abundance, demography, and harvesting of water snakes from agricultural landscapes in West Java, Indonesia

2022· article· en· W4312727825 sur OpenAlexaff
Mirza Dikari Kusrini, Ramdani Manurung, Fata Habiburrahman Faz, Aristyo Dwiputro, Arief Tajalli, Huda Nur Prasetyo, Pramitama Bayu Saputra, Umar Fhadli Kennedi, Ditro Wibisono Parikesit, Richard Shine, Daniel J. D. Natusch

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyHabitatAbundance (ecology)GeographyContext (archaeology)PopulationFisheryBiologyWildlifeRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Across much of its geographic range, the masked water snake, Homalopsis buccata, is harvested each year in large numbers, questioning the sustainability of that offtake. Aims To quantify abundance and demography of water snakes in anthropogenically disturbed habitats in an area of West Java, where these snakes are subject to intensive harvest. Methods We accompanied professional snake-collectors, and conducted our own surveys of ponds and irrigation canals, to record the numbers and attributes (species, sex, size, etc.) of snakes that were captured using a variety of methods. Key results Snakes of several species were abundant, with mean capture rates of 32 666 snakes km-1 of irrigation canals, and 57 501 snakes km-2 of fishponds (9500 and 43 788 for H. buccata alone). Sex ratios of H. buccata were female-biased in ponds but not irrigation channels. Ponds underlain by deeper mud contained more snakes. Collecting methods varied among habitat types, in a way that reduced collateral risk to commercially farmed fish in ponds. Conclusions These water snakes are extremely abundant in Java, despite high levels of historical and continuing harvest. The inference of low population sizes for H. buccata in Indonesia, as presented in the IUCN Red List, is erroneous. Implications An ability to utilise anthropogenic resource subsidies (in this case, fish farmed in village ponds) allows some native predator species to attain remarkably high abundances, and to withstand intense efforts at harvesting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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