Identifying Important Areas for the Release of Five Endemic Species in a Mountainous Landscape: Inference from Spatial Modeling Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to release animals resulting from evacuation and rehabilitation into their natural habitats are important practices in wildlife conservation. Before releasing the animals, it is important to assess the habitat suitability of the areas to support the existence of the animals in the long run. Yet, there is limited study of habitat suitability assessment on national parks as release locations for wild animals. This study aimed to assess the suitable habitat of five charismatic animal species, i.e., Panthera pardus melas, Hylobates moloch, Prinonailurus bengalensis, Nycticebus javanicus, and Nisaetus bartelsi, in Gunung Halimun Salak National Park using Maxent, and to determine potential locations for releasing animal’s species. Models for the P. p. melas show 47,619 ha and 21,391 ha, respectively, suitable as habitat and potential release location, for H. moloch, each is 57,537 ha and 33,471 ha, for P. bengalensis, each is 25,460 ha and 17.189 ha, for N. javanicus, each is 29,848 ha and 15,578 ha, and for N. bartelsi, each is 44,426 ha and 25,660 ha. Our study shows that a suitable habitat can be critical in choosing a wildlife release site. Further consideration of conflict mitigation and practicalities is required to achieve the long-term existence of released species.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».