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Enregistrement W4409725575 · doi:10.1016/j.gecco.2025.e03605

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

2025· article· en· W4409725575 sur OpenAlexaff
Shuai Liu, Anan Zhang, Dexu Zhang, Yuan Chen, Guangyu Wang, Wenxing Long, Guang Feng, Hongcan Guan, Yanfei Sun

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologyGeographyRestoration ecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the availability of food resources is essential for effectively conserving endangered species. This study quantified the distribution of food plants within the Hainan gibbon habitat and assessed the environmental drivers of these distributions to guide targeted habitat restoration efforts. A total of 122 habitat plots were surveyed across five gibbon groups to collect the environment and food plant diversity data. Groups A to D occupied tropical montane rainforests (800–1200 m), while group E inhabited secondary lowland rainforests (500–700 m). Results revealed: 1) Climate and soil factors differed significantly between high- and low-altitude habitats. 2) Food plant species richness was higher in high-altitude habitats, while dry-season foods and preferred foods were more abundant in A and C groups. 3) Elevation, soil C/N ratio, soil alkaline dissolved nitrogen, and soil fast-acting phosphorus significantly affected food plant distribution. Soil content and climate are key drivers, with varying effects across different altitudes and food plant types. These findings indicate that successional low-altitude secondary forests are potential habitats for Hainan gibbons (e.g., group E) but require further restoration in lower quality areas. Our study highlights the need for habitat-specific restoration: in low-altitude forests, improving soil conditions (i.e., introducing native nitrogen-fixing species such as Albizia spp. to reduce C/N ratios and enhance alkaline dissolved nitrogen) can promote key food plant growth. In high-altitude forests, introducing climate-resilient species (e.g., Ficus spp. ) can offset temperature and precipitation limitations. Such targeted actions are critical to ensuring food stability and supporting Hainan gibbon conservation. • Understanding ecological drivers of food plant distribution informs conservation and habitat restoration of Hainan gibbons. • Hainan gibbons thrive successfully in low-altitude secondary forests albeit with lower habitat quality. • Elevation, C/N ratio, alkaline dissolved nitrogen, and soil fast-acting phosphorus significantly affect food plant distribution. • Soil content and climate are key drivers of food plant distribution, with varying effects across altitudes and plant types. • Targeted habitat restoration in low-altitude forests by selective thinning and planting large food tree seedlings is needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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