Body mass mediates spatio-temporal responses of mammals to human frequentation across Italian protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Protected area (PA) networks are a pivotal tool to fight biodiversity loss, yet they often need to balance the mission of nature conservation with the socio-economic need of giving opportunity for outdoor recreation. Recreation in natural areas is important for human health in an urbanized society, but can prompt behavioural modifications in wild animals. Rarely, however, have these responses being studied across multiple PAs and using standardized methods. We deployed a systematic camera trapping protocol at over 200 sites to sample medium and large mammals in four PAs within the European Natura 2000 network to assess their spatio-temporal responses to human frequentation, proximity to towns, amount of open habitat and topographical variables. By applying multi-species and single-species models for the number of diurnal, crepuscular and nocturnal detections and a multi-species model for nocturnality index, we estimated both species-specific- and meta-community-level effects, finding that increased nocturnality appeared the main strategy that the mammal meta-community used to cope with human disturbance. However, responses in the diurnal, crepuscular and nocturnal site use were mediated by species' body mass, with larger species exhibiting avoidance of humans and smaller species more opportunistic behaviours. Our results show the effectiveness of standardized sampling and provide insights for planning the expansion of PA networks as foreseen by the Kunming-Montreal biodiversity agreement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».