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Enregistrement W7105998090 · doi:10.5751/es-16471-300430

Social-ecological determinants of contemporary megafauna distributions in Indian tropical dry woodlands

2025· article· en· W7105998090 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMegafaunaWoodlandHabitatRange (aeronautics)BiodiversityHabitat destructionSclerophyllSloth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Megafauna are among the most challenging conservation targets, particularly in the world’s tropical dry woodlands, which are under high and rising pressures. Identifying factors that maintain megafauna in increasingly human-dominated woodlands is therefore important. India’s dry woodlands are critical for megafauna, supporting substantial tiger and Asian elephant populations, yet have suffered greatly from habitat loss and degradation. We examine which social-ecological factors are associated with the contemporary distributions of six megafauna species of conservation concern in Indian tropical dry woodlands (Asian elephant, leopard, sloth bear, dhole, tiger, and gaur). Using generalized linear mixed models, we link current megafauna distributions to a range of social-ecological variables, including variables describing present-day and historical woodland extent. Our study yielded three major findings. First, contemporary tropical dry woodland cover and protected area coverage were positively associated with all six megafauna species, underscoring the importance of protecting contiguous dry woodland patches in otherwise human-dominated landscapes. Second, while the extent of woody cover was positively associated with the presence of all species, for leopards, sloth bears, gaurs, and dholes, human activities or presence were more important predictors of their distributions, potentially because they are fairly generalized and can adapt to human presence in shared landscapes. Third, legacy effects of historical dry woodland change were evident, with greater past loss associated with higher contemporary megafauna presence. Collectively, our results highlight that Indian megafauna can coexist with people across a wide range of social-ecological conditions provided that there are sufficient refuge habitats (e.g., protected areas, contiguous forests). This finding provides hope for many regions that are currently seeing their tropical dry woodlands and megafauna dwindle, provided that conservation planning is carried out to both maintain and restore woodlands to provide refuges in increasingly human-dominated tropical dry woodland landscapes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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