Ecological and anthropogenic factors influencing the Summer habitat use of <i>Bos gaurus</i> and its conservation threats in Chitwan National Park, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Background: ) is listed as a vulnerable species in the IUCN Red List of threatened species due to the rapid population decline caused by human pressures in their habitats. To develop successful conservation plans, it is essential to understand the relationship between Gaur and their habitats. This study aimed to investigate the factors influencing Gaur habitat use and identify and rank conservation threats in Chitwan National Park, Nepal. Methods: in July and August 2022. We used binary logistic regression models to determine the collected ecological and anthropogenic factors influencing the occurrence of Gaur and the relative whole-site threat ranking method to rank conservation threats. Results: dominated forests, and nearest distance to road/path/firelines, while decreasing with the presence of predators. Uncontrolled fire, invasive species, human disturbances, and climate change were ranked as the most prevailing threats to Gaur in our study area. Conservation managers should implement effective habitat management interventions, such as construction of waterhole, firelines maintenance, grassland management, and control of invasive species in the potential habitats, to safeguard and maintain the sustainability of Gaur populations and associated herbivores. Future studies should consider larger geographical settings and multiple seasons, and habitat suitability assessments should be conducted to determine current and future suitable habitat refugia for Gaur and other threatened wildlife species at the landscape level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».