Diet and nutrient balance of wild Asian Elephants Elephas maximus in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
We estimated the nutritional content of major wild (n = 22) and agricultural crop plants (n = 3) consumed by Asian Elephants Elephas maximus in Nepal during the wet and dry seasons, respectively. We then used nutritional geometry to explore the macronutrient balance of these plant species, as well as the overall diet of elephants in both the dry and wet seasons. Furthermore, we compared the diet of the Nepal elephants with the previously published diet of Indian population of elephants. We found that despite intraspecific and seasonal variation, the overall diet of elephants was relatively stable in protein (P) intake relative to non-protein macronutrients (fat + carbohydrate; non-protein (NP)), and neutral detergent fibre (NDF) between the wet (16% crude protein (CP): 26.7 % NP: 57.3% NDF; and, 10.4% CP: 13.7% NP: 75.7% NDF) in dry season, which suggests protein intake prioritization in support of previous work on captive elephants. Furthermore, the diet of Indian population of elephants (wet season: 16.0%P: 22.5%NP: 61.4%NDF and dry season: 11.1%P: 18.0 %NP: 70.7 %NDF) showed a similar pattern to the Nepal elephants, suggesting active regulation of macronutrient and NDF intake across populations despite differences in food consumed as part of their diets. Importantly, NDF intake in addition to non-protein macronutrients is likely necessary for elephants to stabilize their protein intake balance; thus, it is important to consider a multidimensional nutritional perspective in elephant conservation planning. The study has concluded that in a well-managed seasonal habitat, elephants can regulate their preferred macronutrient and NDF intake from available natural food plants without resorting to agricultural crop depredation.
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 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 ».