Effects of an Extreme Weather Event on Primate Populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With contemporary, human-induced climate change at a crisis point, extreme weather events (e.g., cyclones, heatwaves, floods) are becoming more frequent, intense, and difficult to predict. These events can wreak rapid and significant changes on ecosystems; thus, it is imperative to understand how wildlife communities respond to these disruptions. Primates are perceived as being a largely adaptable order, but we often lack the quantitative data to rigorously assess how they are impacted by extreme environmental change. Leveraging detections from a long-term camera trap survey, this opportunistic study reports the effects of an extreme weather event on a little-studied population of free-ranging primates in Gorongosa National Park, Mozambique. MATERIALS AND METHODS: We examined shifts in gray-footed chacma baboon (Papio ursinus griseipes) and vervet monkey (Chlorocebus pygerythrus) spatial distribution and relative abundance following Cyclone Idai-a category four tropical cyclone that struck Mozambique in March 2019. RESULTS: Baboon spatial distributions were impacted in the first month after the cyclone, with more detections in areas where flooding was less severe. Spatial distributions renormalized once floodwaters began to recede. We describe vervet monkey spatial distribution trends, though sample size limitations inhibited statistical analysis. Primate relative abundance did not appear to substantially decrease following the cyclone, suggesting troops were able to adopt behavioral adjustments to evade rising floodwaters. DISCUSSION: These findings highlight the behavioral flexibility of Gorongosa's primates and their ability to adapt to extreme-if temporary-disruptions, with implications for primate conservation in the Anthropocene and research into how rapid climatic events may have shaped primate evolution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».