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Enregistrement W4386590443 · doi:10.1093/jmammal/gyad074

The implications of large home range size in a solitary felid, the Leopard (<i>Panthera pardus</i>)

2023· article· en· W4386590443 sur OpenAlexafffund
Daniel M. Parker, Vilis O. Nams, Guy A. Balme, Colleen Begg, Keith S. Begg, Laura R. Bidner, Dirk Bockmuehl, Gabriele Cozzi, Byron du Preez, Julien Fattebert, Krystyna A. Golabek, Tanith Grant, Matt W. Hayward, AnnMarie Houser, Luke Hunter, Lynne A. Isbell, David Jenny, Andrew J. Loveridge, David W. Macdonald, Gareth K.H. Mann, Nakedi Maputla, Laurie Marker, Quinton Martins, Nkabeng Maruping‐Mzileni, Joerg Melzheimer, Vera Menges, Phumuzile Nyoni, John O’Brien, Cailey R. Owen, Tim Parker, Ross T. Pitman, R. John Power, Rob Slotow, Andrew Stein, Villiers Steyn, Ken Stratford, Lourens H. Swanepoel, Abi Vanak, Rudi Van Vuuren, Bettine Wachter, Florian J. Weise, Chris C Wilmers

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRhodes University
Mots-clésLeopardPantheraHome rangePredationRange (aeronautics)EcologyBiologyPolygynyZoologyGeographyDemographyPopulationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The size of the home range of a mammal is affected by numerous factors. However, in the normally solitary, but polygynous, Leopard (Panthera pardus), home range size and maintenance is complicated by their transitory social grouping behavior, which is dependent on life history stage and/or reproductive status. In addition, the necessity to avoid competition with conspecifics and other large predators (including humans) also impacts upon home range size. We used movement data from 31 sites across Africa, comprising 147 individuals (67 males and 80 females) to estimate the home range sizes of leopards. We found that leopards with larger home ranges, and in areas with more vegetation, spent longer being active and generally traveled faster, and in straighter lines, than leopards with smaller home ranges. We suggest that a combination of bottom-up (i.e., preferred prey availability), top-down (i.e., competition with conspecifics), and reproductive (i.e., access to mates) factors likely drive the variability in Leopard home range sizes across Africa. However, the maintenance of a large home range is energetically expensive for leopards, likely resulting in a complex evolutionary trade-off between the satisfaction of basic requirements and preventing potentially dangerous encounters with conspecifics, other predators, and people.

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 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,210

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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