Who’s active when and where? Unraveling the habitat use and temporal strategies of prey in a predator-human shared landscape
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the habitat use and temporal activity patterns of key prey species is crucial for conserving large carnivores, such as tigers and leopards , especially in landscapes dominated by humans. Hence, this study investigated the habitat associations and diel activity overlaps of six major prey species with both predators and humans in Banke National Park (BaNP), Nepal. For this, we deployed camera traps (n = 30) along a 2 km × 2 km grid, resulting in a total sampling effort of 450 trap nights. Generalized linear mixed models were used to reveal species-specific habitat associations. Barking deer were found associated with areas of sparse vegetation and proximity to water while avoiding roads; in contrast, spotted deer tolerated higher levels of human disturbance. Similarly, four-horned antelopes avoided steep slopes, wild boars were less common near roads, and Indian crested porcupines preferred regions with low disturbance. Temporal activity analyses indicated diverse activity patterns among prey, ranging from crepuscular to nocturnal, with most species exhibiting moderate overlap with predator activity. The reduced temporal synchrony noted for spotted deer and four-horned antelopes supports the human shield hypothesis, suggesting that these species alter their activity in response to increased human presence to mitigate predation risk. Conversely, predators minimized their temporal overlap with humans, likely as an adaptive strategy to avoid encounters. These findings signify the necessity for species-specific habitat management to sustain prey populations and mitigate human-wildlife conflict. We recommend conducting further studies to gather year-round data that will provide a thorough understanding of how seasonal changes influence the activities of prey and their predators in the study area and similar landscapes.
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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 ».