Forest Elephants in a Human-Dominated Landscape: Are They Risk-Takers?
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss from forest conversion to agriculture threatens tropical biodiversity. Despite documented risk-avoidance behaviors, some species may adopt riskier strategies to gain access to food. Recent conversion of a protected area in southern Cameroon to an agro-industrial plantation coincides with increased sightings of forest elephants near human settlements, which is unusual and suggests a drastic change in their habitat use. This study aims to examine the influence of human activity on forest elephant habitat use and evaluate the effectiveness of two survey methods in documenting elephant and human occurrence. Twenty-one camera traps were deployed along the border between the declassified protected area and the community land, and reconnaissance walks were conducted between camera trap stations. Results from both methods were compared. Elephant occurrence tended to be negatively affected by human activity, and elephants were inactive during peak human activity. However, their presence near human settlements suggests a general risk-taking behavior in habitat use. Moreover, reconnaissance walks proved more effective than camera traps in providing a greater amount of data. This risky proximity to humans points to a complex trade-off between risk and access to food resources, where the nutritional benefits and easy access of crops and secondary forest resources may outweigh the perceived human-mediated risk. At the same time, elephants may adopt strategies to minimize direct interactions with humans. Further habitat fragmentation and human encroachment on wild areas are expected in the near future. As elephant presence near human settlements often lead to increased conflict, continued monitoring of elephant habitat use in human-dominated landscapes using efficient survey methods is crucial to design up-to-date and effective management and conservation strategies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».