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Enregistrement W4394805861 · doi:10.3390/land13040514

Urban Matrices Threaten Patch Occurrence of Howler Monkeys in Anthropogenic Landscapes

2024· article· en· W4394805861 sur OpenAlexaff
Carmen Galán‐Acedo, Gabriela Pacheco Hass, Vinícius Klain, Pedro Bencke, Júlio César Bicca‐Marques

Notice bibliographique

RevueLand · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArboreal locomotionGeographyHabitatEcologyUrbanizationForest fragmentationHabitat destructionLand coverLandscape ecologyLand useBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat modification due to human activities threatens species survival. While some species can inhabit habitat patches in anthropogenic landscapes, their occurrence often depends on landscape structure. We assessed the effects of landscape structure on brown howler monkey (Alouatta guariba clamitans) occurrence in an urban scenario. We conducted censuses in 59 forest patches from 2014 to 2016 in Rio Grande do Sul State, Brazil. We evaluated patch occurrence (presence/absence) in response to landscape composition (forest cover, arboreal crops, urban areas, open areas, and water) and configuration (patch density), considering the scale of effect. Water, urban, and open areas were the most important predictors of howler presence. Their presence was notably higher in landscapes with more water, likely because these landscapes consist of rural areas with low urbanization, less farming, and relatively high forest cover. Presence of howlers was positively associated with forest cover and negatively related to urban areas, open areas, and arboreal crops. Resource scarcity and increased mortality risks from human pressures, such as domestic dog attacks, electrocution, and roadkill on these land covers may explain these relationships. We highlight the importance of conserving and increasing forest cover in anthropogenic landscapes to protect species reliant on forested habitats, like howler monkeys.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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