Use of natural and artificial cavities by Neotropical mammals in a tropical wet forest of Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Tree cavities are an important ecological component of forests, used by animals for roosting, foraging, hunting, nesting, hiding, and hibernating. However, there has been a taxonomic bias toward investigating cavity use by birds, and a geographical bias toward temperate regions. We used camera traps to understand mammal cavity use in a tropical rainforest. We did so in relation to two contexts: (1) artificial cavity use in early-stage restored rainforest, and (2) natural cavity use of old-growth rainforest. We detected a rich community of 20 mammal species and a single large ground bird around natural and artificial cavities -with 17 and 16 species detected at each cavity type respectively. The community composition around natural cavities was different from that of artificial cavities. The old-growth forest cavity cameras detected a higher species diversity than those in the restoration habitat. Cavity interaction, such as inspecting, foraging, or marking was detected in most species. Animals interacted at similar rates with both natural and artificial cavities, but utilized each type differently. Our baseline assessment provides key insights on tropical rainforest mammals as cavity users which revealed a high diversity representative of 80% of the terrestrial medium to large mammal reported for the region. As Neotropical secondary forests lack some key structural components found in old-growth forests, proactive approaches to actively restore such features could be a management tool in restoration efforts to speed up faunal recovery. Even so, further research is needed to fully disentangle as to whether the different associated communities and use patterns are an effect of the mammal community in the surrounding habitats or due to differences in the cavities themselves, likely due to artificial vs natural materials.
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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) | 0,000 | 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 ».