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Enregistrement W7160990104 · doi:10.22541/au.172652561.12024185/v1

African great apes indicate mammalian abundance across broad spatial scales

2024· article· W7160990104 sur OpenAlexaff
Paul Kazaba, Lars Kulik, Ghislain Brice Choumbou, Christelle Tiémoko, Funmilayo Oni, Serge Kamgang, Stephanie Heinicke, Inza Koné, Samedi Mucyo, Sop Tenekwetche, Christophe Boesch, Colleen Stephens, Anthony Agbor, Samuel Angedakin, Emma Bailey, Mattia Bessone, Charlotte Coupland, Tobias Deschner, Paula Dieguez, Anne-Celine Granjon, Briana Harder, Josephine Head, Cleveland Hicks, Sorrel Jones, Parag Kadam, Ammie Kalan, Kevin Langergraber, Juan Lapuente, Kevin Lee, Laura Lynn, Nuria Maldonado, Maureen McCarthy, Amelia Meier, Lucy Jayne Ormsby, Alex Piel, Martha Robbins, Lilah Sciaky, Volker Sommer, Fiona Stewart, Jane Widness, Roman Wittig, Erin Wessling, Mimi Arandjelovic, Hjalmar Kühl, Yntze van der Hoek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)Species richnessBiodiversityRelative species abundancePopulationMammalCamera trapEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ongoing ecosystem change and biodiversity decline across the Afrotropics call for tools to monitor the state of African biodiversity or ecosystem elements (e.g., completeness and integrity) across extensive spatial and temporal scales. We assessed relationships in the co-occurrence patterns between great apes and other mammals, to evaluate if ape abundance serves as proxies of mammal diversity across broad spatial scales. We used camera trap footage recorded at 22 sites, each known to harbor a population of chimpanzees and/or gorillas, across 12 sub-Saharan African countries. From ~350,000 1-minute camera trap videos recorded between 2010 and 2016, we estimated mammalian community metrics [i.e., (species) richness, (Shannon) diversity, and body mass (hereafter simplified as “animal mass”)]—considering only medium and large-bodied species — and fitted Bayesian Regression Models to assess potential relationships between ape abundances and these metrics. We included site-level protection status, human footprint, and precipitation variance as control variables. We found that relationships between the abundance of great apes and the total abundance and body mass of non-ape mammals were largely positive. In contrast, relationships between ape abundance and mammal richness were less clear, except chimpanzee abundance as a predictor of mammalian richness inside protected areas and areas with high human impact. Relationships between ape abundance and mammal diversity were largely negative for both species, in that sites with higher ape abundances had mammalian communities with relatively uneven abundance distributions. Our findings suggest that gorillas and chimpanzees hold potential as indicators of specific elements of mammalian communities, especially population-level (abundance) and composition-related (body mass) characteristics. Monitoring ape populations may inform ecosystem management: declines in ape populations may serve as early warning signals and indicate a need for conservation interventions, as changes in ape abundance and community composition are likely to precede extirpation of other mammal species.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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