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Enregistrement W4395449421 · doi:10.1016/j.gecco.2024.e02962

Mapping the distribution of the Sunda pangolin (Manis javanica) within natural forest in Sabah, Malaysian Borneo

2024· article· en· W4395449421 sur OpenAlexaff
Elisa Panjang, Hong Ye Lim, Robert J. Thomas, Benoît Goossens, Andrew J. Hearn, David W. Macdonald, Joanna Ross, Seth T. Wong, Roshan Guharajan, Azlan Mohamed, Penny C. Gardner, Sharon Koh, Cheryl Cheah, Marc Ancrenaz, Isabelle Lackman, Robert C. Ong, Reuben Nilus, Alex Hastie, Jedediah F. Brodie, Alys Granados, Olga E. Helmy, Olivia Magritta Lapis, Donna Simon, Glyn Davies, Siew Te Wong, Mark Rampangajouw, Hisashi Matsubayashi, Chihiro Sano, Rebecca K. Runting, Symphorosa Sipangkui, Nicola K. Abram

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesYayasan Sime Darby
Mots-clésPangolinGeographyEndangered speciesHabitatDistribution (mathematics)Critically endangeredAgroforestryNatural forestForestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pangolins are the most trafficked mammals in the world and are severely threatened by poaching the loss, degradation, and fragmentation of habitat. In Malaysian Borneo, conservation initiatives for the Sunda pangolin ( Manis javanica ) are hindered by a paucity of data on their distribution and population size. Using MaxEnt niche modelling and consolidated species location data, we projected the distribution of Sunda pangolins in Sabah. Additionally, we assessed the accessibility of their forest habitats to humans to understand potential threats. Our model indicated that, as of 2015, approximately half of Sabah’s land area (39,530 km²) is suitable for pangolins, with 43% in protected forests, 38% in production forests, and 19% outside of these areas. Alarmingly, our data suggest that nearly all (91%) of these suitable habitats are relatively easily accessible to poachers. Our findings provide a state-level baseline understanding of Sunda pangolin distribution and assess potential threats in Sabah. These can inform short- and long-term conservation management plans for pangolin to safeguard this critically endangered 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 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 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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