MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7110033465 · doi:10.5539/jas.v18n1p93

The Nesting of Grauer’s Gorillas (Gorilla beringei graueri) and the Management of Wildlife Tourism at High Altitude in Kahuzi-Biega National Park (DRC): The Case of the Sylverblack Chimanuka Family

2025· article· W7110033465 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Environment and Sustainable DevelopmentMinistry of Environment
Mots-clésGorillaNational parkWildlifeNest (protein structural motif)HabitatWildlife managementVisitor patternClimbingWildlife conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kahuzi-Biega National Park, in the eastern Democratic Republic of the Congo, currently hosts only 3,815 eastern lowland gorillas (Grauer’s gorillas) according to a recent survey conducted by the Wildlife Conservation Society (WCS) led by Dr. Andrew Plumptre. At higher altitudes, there are approximately 170 individuals of Grauer’s gorilla (Gorilla beringei graueri, Hominidae, Primates), including 143 regularly monitored as follows: 10 adult males, 58 adult females, 9 blackbacks, 20 sub-adults, 17 juveniles, and 29 infants, grouped into 9 semi-habituated families and 2 habituated families (the Chimanuka family and the Banonane family). The Chimanuka family consists of 1 dominant silverback male, adult females, blackbacks, sub-adults, juveniles, and infants. Visitor satisfaction also results from observing fresh nests built by the gorillas before their visit. Grauer’s gorillas build nests every night on the site. Our study aims to: (i) identify fresh nests built by Grauer’s gorillas in the different sectors of high altitude areas; (ii) characterize the dominant vegetative materials by layer and by season that show preference in the construction of nest types; (iii) determine the part of vegetative material most used in nest construction; (iv) assess the regenerative aspect of fruit trees at terrestrial nest sites by season; (v) identify the heights used in constructing different types of aerial nests and their pattern of habitat use by season. Using the method of reconnaissance walks, direct observation, and measuring the height of nests built on trees with a measuring tape by climbing the trees with a rope to assess the vertical distance between the base and the nests. EXCEL software was used to represent diagrams of nest types and the averages of the strata. The study was able to identify the areas visited by the Chimanuka family gorillas by season, with more areas visited during the rainy season than in the dry season. The categories of terrestrial and aerial nests showed that there were more terrestrial nests in the rainy season than in the dry season. Herbaceous strata were more visited during the rainy season, while in the dry season, gorillas more frequently slept in the shrub strata. Terrestrial nests are built in several categories; during the rainy season, they are mostly constructed from grasses (59%), and in the dry season, they are mostly made from shrub foliage (50%). 55% of ground nests are built by a dominant species, Mimulopsis solmsii, during the rainy season, and in the dry season, it is the species Chassalia subochreata (60%). Air nests are also built during both seasons: In the rainy season, gorillas construct nests at heights of 6 to 10 m, accounting for 55% of nests, and 40% of nests are built at heights of 1 to 5 m. The species Dombeya torrida is the most used tree for constructing aerial nests, followed by the shrub Galiniera coffeoides. In the dry season, 55% of nests are built at heights of 4 to 6 m and 40% at heights of 1 to 3 m. The shrub species Xymalos monospora is the most used, followed by Chassalia subochreata and the tree Trichilia volkensis.

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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

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 savante0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetPrimate Behavior and EcologyTravaux en français237 207