Mapping suitable habitat for Nigeria–Cameroon chimpanzees in Kom-Wum Forest Reserve, North-Western Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Great apes lose suitable habitats required for their reproduction and survival due to human activities across their distribution range in Africa. Little is known about habitat suitability of the Nigeria-Cameroon chimpanzee [Pan troglodytes ellioti (Matschie, 1914)], particularly for populations inhabiting forest reserves in North-West Cameroon. To address this knowledge gap, we employed a common species distribution model (MaxEnt) to map and predict suitable habitats for the Nigeria-Cameroon chimpanzee in Kom-Wum Forest Reserve, North-West Cameroon, based on environmental factors that potentially affect habitat suitability. We related these environmental factors to a dataset of chimpanzee occurrence points recorded during line transect and reconnaissance (recce) surveys in the forest reserve and surrounding forests. Up to 91% of the study area is unsuitable for chimpanzees. Suitable habitats only represented 9% of the study area, with a high proportion of highly suitable habitats located outside the forest reserve. Elevation, secondary forests density, distance to villages and primary forests density were the most important predictors of habitat suitability for the Nigeria-Cameroon chimpanzee. The probability of chimpanzee occurrence increased with elevation, secondary forest density and distance from villages and roads. Our study provides evidence that suitable chimpanzee habitat in the reserve is degraded, suggesting that efforts to maintain protected areas are insufficient. The reserve management plan needs to be improved to conserve the remaining suitable habitat and to avoid local extinction of this endangered subspecies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».