Effects of ecological factors on the spatial distribution of food plants in the habitat of Hainan gibbons (Nomascus hainanus): Insights for conservation and habitat restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food resources are crucial for conserving endangered species. Quantifying the distribution of food plants and their driving factors in Hainan gibbon habitats helps to understand food supply characteristics and guide targeted habitat restoration. This study was based on a survey of 122 grid plots (20 × 20 m), categorized as food plants by size (large: diameter at breast height [DBH] ≥ 15 cm; small: 1 cm ≤ DBH < 15 cm) and seasonality (dry season and preferred food plants). The results showed: 1) Significant differences in the ecological factors between high-altitude and low-altitude habitats (t = − 9.04–11.03, P < 0.05). 2) Significantly higher species richness (t = 2.08–5.02, P < 0.05) in high-altitude habitats than low-altitude ones, with a long dry season, and preferred food plants were more abundant in the A and C family groups. 3) Key factors affecting the spatial distribution of food plants included elevation, the soil carbon-to-nitrogen ratio, average temperature, and annual precipitation, with effects varying by food plant type and elevation. These findings indicate that successional low-altitude secondary forests are potential habitats for Hainan gibbons (e.g., family group E) but require further restoration for population growth and spatial expansion. In contrast, high-altitude areas remain ideal. This research underscores the importance of tailored restoration strategies for different food plant groups. Practices, such as thinning, are recommended to enhance food plant diversity and ensure a stable food supply. Future research should focus on human disturbances and plant interactions to fully understand the food plant distribution patterns.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».