Spatial and temporal niche overlap of aardwolves and aardvarks in Serengeti National Park, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species interactions can influence species distributions, but mechanisms mitigating competition or facilitating positive interactions between ecologically similar species are often poorly understood. Aardwolves (Proteles cristata) and aardvarks (Orycteropus afer) are nocturnal, insectivorous mammals that co‐occur in eastern and southern Africa, and knowledge of these species is largely limited to their nutritional biology. We used aardwolf and aardvark detections from 105 remote cameras during 2016–2018 to assess their spatial and temporal niche overlap in the grasslands of Serengeti National Park, Tanzania. Using a multispecies occupancy model, we identified a positive interaction between occupancy probabilities for aardwolves and aardvarks. Slope, proportion of grassland and termite mound density did not affect the occupancy probabilities of either species. The probability of aardwolf, but not aardvark, occupancy increased with distance to permanent water sources, which may relate to predation risk avoidance. Diel activity overlap between aardwolves and aardvarks was high during wet and dry seasons, with both species being largely nocturnal. Aardwolves and aardvarks have an important ecological role as termite consumers, and aardvarks are suggested to be ecosystem engineers. Our results contribute to a better understanding of the spatial and temporal niche of insectivores like aardwolves and aardvarks, suggesting high spatial and temporal niche overlap in which commensalism occurs, whereby aardwolves benefit from aardvark presence through increased food accessibility.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».