Shadow under the lamp: Evidence-based assessments reveal local extirpation risk of large Indian civets (Viverra zibetha) concealed by intensive activity in human-dominated landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Conservation planning requires reliable biodiversity assessments to provide robust evidence. To ensure the long-term effectiveness of management plans, decision-makers must acknowledge the limitations of imperfect evidence and remain aware of the potential biases in species distribution and abundance inference. To illustrate how reliable assessments clarify and reshape conservation strategies, we used large Indian civet ( Viverra zibetha ) and its sympatric species as an example to demonstrate how improved monitoring networks and analytical approaches can enhance our understanding of species status under incomplete information. Large Indian civet has been considered abundant because its camera trap detections ranked top among all meso-carnivores in Bayuelin Nature Reserve, China. However, species distribution modeling revealed a highly restricted range of 58.10 km 2 , where intensive anthropogenic disturbances pose severe threats. Canonical correspondence analysis further suggested that the previous monitoring network must be expanded into disturbed areas beyond reserve boundary for comprehensive assessment. Moreover, by sequentially applying a species distribution model and a spatial capture-recapture model, we estimated a population size of only 11 individuals (95 % CI: 10.28–16.51) for the civet, which is 45 % smaller in density than sympatric leopard cats ( Prionailurus bengalensis ) despite a higher detection rate of the former. By using evidence-based assessments and revealing local extirpation risk of large Indian civets, our research underscores the importance of evidence-based assessments to provide reliable information for conservation planning. Such need exists not only for our study species but also for a wide range of taxa with concerning status, where accurate assessments are hindered by imperfect evidence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».