The Nutritional Geometry of Resource Scarcity: Effects of Lean Seasons and Habitat Disturbance on Nutrient Intakes and Balancing in Wild Sifakas
Notice bibliographique
Résumé
Animals experience spatial and temporal variation in food and nutrient supply, which may cause deviations from optimal nutrient intakes in both absolute amounts (meeting nutrient requirements) and proportions (nutrient balancing). Recent research has used the geometric framework for nutrition to obtain an improved understanding of how animals respond to these nutritional constraints, among them free-ranging primates including spider monkeys and gorillas. We used this framework to examine macronutrient intakes and nutrient balancing in sifakas (Propithecus diadema) at Tsinjoarivo, Madagascar, in order to quantify how these vary across seasons and across habitats with varying degrees of anthropogenic disturbance. Groups in intact habitat experience lean season decreases in frugivory, amounts of food ingested, and nutrient intakes, yet preserve remarkably constant proportions of dietary macronutrients, with the proportional contribution of protein to the diet being highly consistent. Sifakas in disturbed habitat resemble intact forest groups in the relative contribution of dietary macronutrients, but experience less seasonality: all groups' diets converge in the lean season, but disturbed forest groups largely fail to experience abundant season improvements in food intake or nutritional outcomes. These results suggest that: (1) lemurs experience seasonality by maintaining nutrient balance at the expense of calories ingested, which contrasts with earlier studies of spider monkeys and gorillas, (2) abundant season foods should be the target of habitat management, even though mortality might be concentrated in the lean season, and (3) primates' within-group competitive landscapes, which contribute to variation in social organization, may vary in complex ways across habitats and seasons.
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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 ».