Loading…

Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps

Tropical forests are the most species‐rich biomes in the world but suffer high rates of logging and conversion. Tropical tree‐dwelling (arboreal and semi‐arboreal) mesomammals reliant on old‐growth forest structures are especially vulnerable. The degree of behavioral arboreality of semi‐arboreal mam...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Animal conservation 2023-04, Vol.26 (2), p.140-153
Main Authors: Masseloux, J., Le, Q. T., Burr, J., Gerber, B. D.
Format: Article
Language:English
Subjects:
Citations: Items that this one cites
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
cited_by
cites cdi_FETCH-LOGICAL-c2922-c2e2ce69815e988985ec2e6ca36de2e31c826d6c2a483c4eb74825e14ee53f723
container_end_page 153
container_issue 2
container_start_page 140
container_title Animal conservation
container_volume 26
creator Masseloux, J.
Le, Q. T.
Burr, J.
Gerber, B. D.
description Tropical forests are the most species‐rich biomes in the world but suffer high rates of logging and conversion. Tropical tree‐dwelling (arboreal and semi‐arboreal) mesomammals reliant on old‐growth forest structures are especially vulnerable. The degree of behavioral arboreality of semi‐arboreal mammals can be related to forest structure and perceived terrestrial threats. Paired arboreal and terrestrial camera traps are a promising new method for estimating the arboreality of cryptic and nocturnal species. Our study aimed to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals while estimating the degree of arboreality. We set 20 terrestrial and arboreal camera trap pairs in eastern Cat Tien National Park (Nam Cat Tien), Vietnam, from June 2019 to September 2020. We evaluated the effects of forest structure and proximity to roads on nine arboreal mesomammal species using single‐season occupancy models. We used multi‐scale occupancy modeling to estimate the degree of arboreality for four semi‐arboreal mammals. All models were fit using hierarchical Bayesian modeling and compared using WAIC. We detected most arboreal and terrestrial mesomammal species currently known to inhabit Nam Cat Tien, including rare and cryptic species. Canopy connectivity and other mature forest characteristics were important for explaining the detection and occurrence of highly arboreal species, while the effect of a tree and focal limb characteristics on detection was species‐specific. All semi‐arboreal species had a greater probability of terrestrial station use than arboreal, suggesting a greater vulnerability to terrestrial threats, though the degree of arboreality varied by species. Using one sampling method underestimated occupancy for most semi‐arboreal species. Multi‐method sampling designs with multi‐scale occupancy modeling can improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions. Vietnamese Áp lực khai thác gỗ và chuyển đổi mục đích sử dụng đất đang đe dọa nghiêm trọng các cánh rừng nhiệt đới, những khu sinh học (biomes) ẩn chứa độ giàu loài bậc nhất trên hành tinh. Khi cấu trúc rừng thay đổi, các loài thú cỡ vừa sống trên cây (cả toàn thời gian và bán thời gian) phụ thuộc nhiều vào các h
doi_str_mv 10.1111/acv.12822
format article
fullrecord <record><control><sourceid>proquest_cross</sourceid><recordid>TN_cdi_proquest_journals_2806349854</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>2806349854</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-LOGICAL-c2922-c2e2ce69815e988985ec2e6ca36de2e31c826d6c2a483c4eb74825e14ee53f723</originalsourceid><addsrcrecordid>eNp1kL1OwzAUhS0EEqUw8AaWmBjSxj9xnLGqyo-ExAKsluvcQKokDrZD1QXxCDwjT4JLGFi4g--V_Z1z5YPQOUlnJNZcm7cZoZLSAzQhXBQJyYvsMM5M5EnBWXqMTrzfpGmEGJmg95UPdatD3T1j7dbWgW7qsMO6K3F4AQxVBSZ4bCtcxUcfsA9uMGFwgG2Hg7N9bXQTB4Cvj89yC02z92rB21a3rW48Hvxfd2x0C05Hhe79KTqqIgJnv32KHq9WD8ub5O7--na5uEsMLSiNJ1ADopAkg0LKQmYQr4TRTJRAgREjqSiFoZpLZjiscy5pBoQDZKzKKZuii9G3d_Z1iN9QGzu4Lq5UVKaC8WjJI3U5UsZZ7x1UqncxHLdTJFX7eFWMV_3EG9n5yG7rBnb_g2qxfBoV336Yf5c</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype><pqid>2806349854</pqid></control><display><type>article</type><title>Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps</title><source>Wiley-Blackwell Read &amp; Publish Collection</source><creator>Masseloux, J. ; Le, Q. T. ; Burr, J. ; Gerber, B. D.</creator><creatorcontrib>Masseloux, J. ; Le, Q. T. ; Burr, J. ; Gerber, B. D.</creatorcontrib><description>Tropical forests are the most species‐rich biomes in the world but suffer high rates of logging and conversion. Tropical tree‐dwelling (arboreal and semi‐arboreal) mesomammals reliant on old‐growth forest structures are especially vulnerable. The degree of behavioral arboreality of semi‐arboreal mammals can be related to forest structure and perceived terrestrial threats. Paired arboreal and terrestrial camera traps are a promising new method for estimating the arboreality of cryptic and nocturnal species. Our study aimed to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals while estimating the degree of arboreality. We set 20 terrestrial and arboreal camera trap pairs in eastern Cat Tien National Park (Nam Cat Tien), Vietnam, from June 2019 to September 2020. We evaluated the effects of forest structure and proximity to roads on nine arboreal mesomammal species using single‐season occupancy models. We used multi‐scale occupancy modeling to estimate the degree of arboreality for four semi‐arboreal mammals. All models were fit using hierarchical Bayesian modeling and compared using WAIC. We detected most arboreal and terrestrial mesomammal species currently known to inhabit Nam Cat Tien, including rare and cryptic species. Canopy connectivity and other mature forest characteristics were important for explaining the detection and occurrence of highly arboreal species, while the effect of a tree and focal limb characteristics on detection was species‐specific. All semi‐arboreal species had a greater probability of terrestrial station use than arboreal, suggesting a greater vulnerability to terrestrial threats, though the degree of arboreality varied by species. Using one sampling method underestimated occupancy for most semi‐arboreal species. Multi‐method sampling designs with multi‐scale occupancy modeling can improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions. Vietnamese Áp lực khai thác gỗ và chuyển đổi mục đích sử dụng đất đang đe dọa nghiêm trọng các cánh rừng nhiệt đới, những khu sinh học (biomes) ẩn chứa độ giàu loài bậc nhất trên hành tinh. Khi cấu trúc rừng thay đổi, các loài thú cỡ vừa sống trên cây (cả toàn thời gian và bán thời gian) phụ thuộc nhiều vào các hệ sinh thái rừng nguyên sinh đặc biệt dễ bị tổn thương. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài thú sống bán thời gian trên cây có thể được quyết định bởi cấu trúc rừng và tác động từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Đặt bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây là một phương pháp nghiên cứu tiềm năng nhằm ước lượng mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài khó bắt gặp và kiếm ăn đêm. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm (1) mô hình hóa ảnh hưởng của cấu trúc rừng và tác động của con người đến tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú cỡ vừa sống toàn thời gian và bán thời gian trên cây, và (2) đánh giá sự khác biệt giữa tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú sống bán thời gian trên cây giữa bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở từng vị trí đặt bẫy ảnh thông qua mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây. Chúng tôi thiết lập 20 trạm bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở khu vực phía đông của Vườn quốc gia Cát Tiên (thường được biết đến với tên gọi Nam Cát Tiên), Việt Nam từ tháng 06/2019 đến tháng 09/2020. Sử dụng các mô hình xác suất hiện diện đơn mùa (single‐season occupancy modeling), chúng tôi xem xét mức độ ảnh hưởng của cấu trúc rừng và khoảng cách tới đường giao thông đến chín loài thú cỡ vừa sống trên cây. Thông qua mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ (multi‐scale occupancy modeling), chúng tôi ước lượng được mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của bốn loài thú cỡ vừa sống bán thời gian trên cây. Tất cả các mô hình đều được tối ưu hóa thông qua mô hình phân cấp Bayesian (hierarchical Bayesian modeling) và dùng chỉ số WAIC làm tiêu chí đánh giá mô hình. Chúng tôi ghi nhận được hầu hết các loài thú cỡ vừa sống dưới mặt đất và trên cây được biết ở Nam Cát Tiên, kể cả những loài hiếm gặp và khó ghi nhận. Sự kết nối của tán rừng và các đặc tính khác của rừng nguyên sinh có ảnh hưởng lớn đến khả năng ghi nhận và tần suất xuất hiện của các loài ưu tiên sống trên cây, trong khi đó, các đặc điểm của cây và của nhánh cây trung tâm của vùng chụp bẫy ảnh trên cây ảnh hưởng đến khả năng ghi nhận các loài khác nhau. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây khác biệt giữa các loài; tuy nhiên, tất cả các loài sống bán thời gian trên cây đều sử dụng sinh cảnh dưới mặt đất nhiều hơn trên cây, cho thấy các loài sẽ chịu sức ép lớn hơn từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Chỉ sử dụng một phương pháp ghi nhận loài ước lượng xác suất hiện diện của hầu hết các loài sống bán thời gian trên cây thấp hơn thực tế. Thiết kế thu thập dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp ghi nhận loài khác nhau, kết hợp với mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ có tiềm năng cải thiện các đánh giá về phân bố và sinh cảnh phù hợp của các loài, từ đó đề xuất các biện pháp quản lý và bảo tồn phù hợp. We conducted a rigorous quantitative empirical study using arboreal camera trapping in southern Vietnam to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals. We provide new methods for defining and estimating the degree of arboreality from presence‐absence data for semi‐arboreal species, to evaluate vulnerability to terrestrial‐ and arboreal‐specific threats. We also demonstrate how multi‐method occupancy designs can be used to improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions.</description><identifier>ISSN: 1367-9430</identifier><identifier>EISSN: 1469-1795</identifier><identifier>DOI: 10.1111/acv.12822</identifier><language>eng</language><publisher>London: Wiley Subscription Services, Inc</publisher><subject>anthropogenic disturbance ; Anthropogenic factors ; arboreal camera trapping ; arboreal mammals ; Bayesian analysis ; Bayesian theory ; Cameras ; Cryptic species ; Detection ; Ecosystem disturbance ; Forests ; Geographical distribution ; Habitat selection ; Habitat utilization ; hierarchical Bayesian ; Logging ; Mammals ; Mathematical models ; Methods ; Modelling ; multi‐scale occupancy ; National parks ; Occupancy ; Probability theory ; Rare species ; Sampling ; Sampling designs ; Sampling methods ; Small mammals ; Song ; Terrestrial environments ; Traps ; tropical conservation ; Tropical forests ; Vulnerability</subject><ispartof>Animal conservation, 2023-04, Vol.26 (2), p.140-153</ispartof><rights>2022 Zoological Society of London.</rights><rights>Copyright © 2023 The Zoological Society of London</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><cites>FETCH-LOGICAL-c2922-c2e2ce69815e988985ec2e6ca36de2e31c826d6c2a483c4eb74825e14ee53f723</cites><orcidid>0000-0002-9739-1700 ; 0000-0001-9394-1800 ; 0000-0001-9285-9784</orcidid></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Masseloux, J.</creatorcontrib><creatorcontrib>Le, Q. T.</creatorcontrib><creatorcontrib>Burr, J.</creatorcontrib><creatorcontrib>Gerber, B. D.</creatorcontrib><title>Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps</title><title>Animal conservation</title><description>Tropical forests are the most species‐rich biomes in the world but suffer high rates of logging and conversion. Tropical tree‐dwelling (arboreal and semi‐arboreal) mesomammals reliant on old‐growth forest structures are especially vulnerable. The degree of behavioral arboreality of semi‐arboreal mammals can be related to forest structure and perceived terrestrial threats. Paired arboreal and terrestrial camera traps are a promising new method for estimating the arboreality of cryptic and nocturnal species. Our study aimed to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals while estimating the degree of arboreality. We set 20 terrestrial and arboreal camera trap pairs in eastern Cat Tien National Park (Nam Cat Tien), Vietnam, from June 2019 to September 2020. We evaluated the effects of forest structure and proximity to roads on nine arboreal mesomammal species using single‐season occupancy models. We used multi‐scale occupancy modeling to estimate the degree of arboreality for four semi‐arboreal mammals. All models were fit using hierarchical Bayesian modeling and compared using WAIC. We detected most arboreal and terrestrial mesomammal species currently known to inhabit Nam Cat Tien, including rare and cryptic species. Canopy connectivity and other mature forest characteristics were important for explaining the detection and occurrence of highly arboreal species, while the effect of a tree and focal limb characteristics on detection was species‐specific. All semi‐arboreal species had a greater probability of terrestrial station use than arboreal, suggesting a greater vulnerability to terrestrial threats, though the degree of arboreality varied by species. Using one sampling method underestimated occupancy for most semi‐arboreal species. Multi‐method sampling designs with multi‐scale occupancy modeling can improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions. Vietnamese Áp lực khai thác gỗ và chuyển đổi mục đích sử dụng đất đang đe dọa nghiêm trọng các cánh rừng nhiệt đới, những khu sinh học (biomes) ẩn chứa độ giàu loài bậc nhất trên hành tinh. Khi cấu trúc rừng thay đổi, các loài thú cỡ vừa sống trên cây (cả toàn thời gian và bán thời gian) phụ thuộc nhiều vào các hệ sinh thái rừng nguyên sinh đặc biệt dễ bị tổn thương. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài thú sống bán thời gian trên cây có thể được quyết định bởi cấu trúc rừng và tác động từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Đặt bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây là một phương pháp nghiên cứu tiềm năng nhằm ước lượng mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài khó bắt gặp và kiếm ăn đêm. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm (1) mô hình hóa ảnh hưởng của cấu trúc rừng và tác động của con người đến tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú cỡ vừa sống toàn thời gian và bán thời gian trên cây, và (2) đánh giá sự khác biệt giữa tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú sống bán thời gian trên cây giữa bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở từng vị trí đặt bẫy ảnh thông qua mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây. Chúng tôi thiết lập 20 trạm bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở khu vực phía đông của Vườn quốc gia Cát Tiên (thường được biết đến với tên gọi Nam Cát Tiên), Việt Nam từ tháng 06/2019 đến tháng 09/2020. Sử dụng các mô hình xác suất hiện diện đơn mùa (single‐season occupancy modeling), chúng tôi xem xét mức độ ảnh hưởng của cấu trúc rừng và khoảng cách tới đường giao thông đến chín loài thú cỡ vừa sống trên cây. Thông qua mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ (multi‐scale occupancy modeling), chúng tôi ước lượng được mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của bốn loài thú cỡ vừa sống bán thời gian trên cây. Tất cả các mô hình đều được tối ưu hóa thông qua mô hình phân cấp Bayesian (hierarchical Bayesian modeling) và dùng chỉ số WAIC làm tiêu chí đánh giá mô hình. Chúng tôi ghi nhận được hầu hết các loài thú cỡ vừa sống dưới mặt đất và trên cây được biết ở Nam Cát Tiên, kể cả những loài hiếm gặp và khó ghi nhận. Sự kết nối của tán rừng và các đặc tính khác của rừng nguyên sinh có ảnh hưởng lớn đến khả năng ghi nhận và tần suất xuất hiện của các loài ưu tiên sống trên cây, trong khi đó, các đặc điểm của cây và của nhánh cây trung tâm của vùng chụp bẫy ảnh trên cây ảnh hưởng đến khả năng ghi nhận các loài khác nhau. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây khác biệt giữa các loài; tuy nhiên, tất cả các loài sống bán thời gian trên cây đều sử dụng sinh cảnh dưới mặt đất nhiều hơn trên cây, cho thấy các loài sẽ chịu sức ép lớn hơn từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Chỉ sử dụng một phương pháp ghi nhận loài ước lượng xác suất hiện diện của hầu hết các loài sống bán thời gian trên cây thấp hơn thực tế. Thiết kế thu thập dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp ghi nhận loài khác nhau, kết hợp với mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ có tiềm năng cải thiện các đánh giá về phân bố và sinh cảnh phù hợp của các loài, từ đó đề xuất các biện pháp quản lý và bảo tồn phù hợp. We conducted a rigorous quantitative empirical study using arboreal camera trapping in southern Vietnam to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals. We provide new methods for defining and estimating the degree of arboreality from presence‐absence data for semi‐arboreal species, to evaluate vulnerability to terrestrial‐ and arboreal‐specific threats. We also demonstrate how multi‐method occupancy designs can be used to improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions.</description><subject>anthropogenic disturbance</subject><subject>Anthropogenic factors</subject><subject>arboreal camera trapping</subject><subject>arboreal mammals</subject><subject>Bayesian analysis</subject><subject>Bayesian theory</subject><subject>Cameras</subject><subject>Cryptic species</subject><subject>Detection</subject><subject>Ecosystem disturbance</subject><subject>Forests</subject><subject>Geographical distribution</subject><subject>Habitat selection</subject><subject>Habitat utilization</subject><subject>hierarchical Bayesian</subject><subject>Logging</subject><subject>Mammals</subject><subject>Mathematical models</subject><subject>Methods</subject><subject>Modelling</subject><subject>multi‐scale occupancy</subject><subject>National parks</subject><subject>Occupancy</subject><subject>Probability theory</subject><subject>Rare species</subject><subject>Sampling</subject><subject>Sampling designs</subject><subject>Sampling methods</subject><subject>Small mammals</subject><subject>Song</subject><subject>Terrestrial environments</subject><subject>Traps</subject><subject>tropical conservation</subject><subject>Tropical forests</subject><subject>Vulnerability</subject><issn>1367-9430</issn><issn>1469-1795</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNp1kL1OwzAUhS0EEqUw8AaWmBjSxj9xnLGqyo-ExAKsluvcQKokDrZD1QXxCDwjT4JLGFi4g--V_Z1z5YPQOUlnJNZcm7cZoZLSAzQhXBQJyYvsMM5M5EnBWXqMTrzfpGmEGJmg95UPdatD3T1j7dbWgW7qsMO6K3F4AQxVBSZ4bCtcxUcfsA9uMGFwgG2Hg7N9bXQTB4Cvj89yC02z92rB21a3rW48Hvxfd2x0C05Hhe79KTqqIgJnv32KHq9WD8ub5O7--na5uEsMLSiNJ1ADopAkg0LKQmYQr4TRTJRAgREjqSiFoZpLZjiscy5pBoQDZKzKKZuii9G3d_Z1iN9QGzu4Lq5UVKaC8WjJI3U5UsZZ7x1UqncxHLdTJFX7eFWMV_3EG9n5yG7rBnb_g2qxfBoV336Yf5c</recordid><startdate>202304</startdate><enddate>202304</enddate><creator>Masseloux, J.</creator><creator>Le, Q. T.</creator><creator>Burr, J.</creator><creator>Gerber, B. D.</creator><general>Wiley Subscription Services, Inc</general><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><scope>7SN</scope><scope>7SS</scope><scope>7ST</scope><scope>7U6</scope><scope>8FD</scope><scope>C1K</scope><scope>F1W</scope><scope>FR3</scope><scope>H97</scope><scope>L.G</scope><scope>P64</scope><scope>RC3</scope><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-9739-1700</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-9394-1800</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-9285-9784</orcidid></search><sort><creationdate>202304</creationdate><title>Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps</title><author>Masseloux, J. ; Le, Q. T. ; Burr, J. ; Gerber, B. D.</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c2922-c2e2ce69815e988985ec2e6ca36de2e31c826d6c2a483c4eb74825e14ee53f723</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2023</creationdate><topic>anthropogenic disturbance</topic><topic>Anthropogenic factors</topic><topic>arboreal camera trapping</topic><topic>arboreal mammals</topic><topic>Bayesian analysis</topic><topic>Bayesian theory</topic><topic>Cameras</topic><topic>Cryptic species</topic><topic>Detection</topic><topic>Ecosystem disturbance</topic><topic>Forests</topic><topic>Geographical distribution</topic><topic>Habitat selection</topic><topic>Habitat utilization</topic><topic>hierarchical Bayesian</topic><topic>Logging</topic><topic>Mammals</topic><topic>Mathematical models</topic><topic>Methods</topic><topic>Modelling</topic><topic>multi‐scale occupancy</topic><topic>National parks</topic><topic>Occupancy</topic><topic>Probability theory</topic><topic>Rare species</topic><topic>Sampling</topic><topic>Sampling designs</topic><topic>Sampling methods</topic><topic>Small mammals</topic><topic>Song</topic><topic>Terrestrial environments</topic><topic>Traps</topic><topic>tropical conservation</topic><topic>Tropical forests</topic><topic>Vulnerability</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Masseloux, J.</creatorcontrib><creatorcontrib>Le, Q. T.</creatorcontrib><creatorcontrib>Burr, J.</creatorcontrib><creatorcontrib>Gerber, B. D.</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><collection>Ecology Abstracts</collection><collection>Entomology Abstracts (Full archive)</collection><collection>Environment Abstracts</collection><collection>Sustainability Science Abstracts</collection><collection>Technology Research Database</collection><collection>Environmental Sciences and Pollution Management</collection><collection>ASFA: Aquatic Sciences and Fisheries Abstracts</collection><collection>Engineering Research Database</collection><collection>Aquatic Science &amp; Fisheries Abstracts (ASFA) 3: Aquatic Pollution &amp; Environmental Quality</collection><collection>Aquatic Science &amp; Fisheries Abstracts (ASFA) Professional</collection><collection>Biotechnology and BioEngineering Abstracts</collection><collection>Genetics Abstracts</collection><jtitle>Animal conservation</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Masseloux, J.</au><au>Le, Q. T.</au><au>Burr, J.</au><au>Gerber, B. D.</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps</atitle><jtitle>Animal conservation</jtitle><date>2023-04</date><risdate>2023</risdate><volume>26</volume><issue>2</issue><spage>140</spage><epage>153</epage><pages>140-153</pages><issn>1367-9430</issn><eissn>1469-1795</eissn><abstract>Tropical forests are the most species‐rich biomes in the world but suffer high rates of logging and conversion. Tropical tree‐dwelling (arboreal and semi‐arboreal) mesomammals reliant on old‐growth forest structures are especially vulnerable. The degree of behavioral arboreality of semi‐arboreal mammals can be related to forest structure and perceived terrestrial threats. Paired arboreal and terrestrial camera traps are a promising new method for estimating the arboreality of cryptic and nocturnal species. Our study aimed to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals while estimating the degree of arboreality. We set 20 terrestrial and arboreal camera trap pairs in eastern Cat Tien National Park (Nam Cat Tien), Vietnam, from June 2019 to September 2020. We evaluated the effects of forest structure and proximity to roads on nine arboreal mesomammal species using single‐season occupancy models. We used multi‐scale occupancy modeling to estimate the degree of arboreality for four semi‐arboreal mammals. All models were fit using hierarchical Bayesian modeling and compared using WAIC. We detected most arboreal and terrestrial mesomammal species currently known to inhabit Nam Cat Tien, including rare and cryptic species. Canopy connectivity and other mature forest characteristics were important for explaining the detection and occurrence of highly arboreal species, while the effect of a tree and focal limb characteristics on detection was species‐specific. All semi‐arboreal species had a greater probability of terrestrial station use than arboreal, suggesting a greater vulnerability to terrestrial threats, though the degree of arboreality varied by species. Using one sampling method underestimated occupancy for most semi‐arboreal species. Multi‐method sampling designs with multi‐scale occupancy modeling can improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions. Vietnamese Áp lực khai thác gỗ và chuyển đổi mục đích sử dụng đất đang đe dọa nghiêm trọng các cánh rừng nhiệt đới, những khu sinh học (biomes) ẩn chứa độ giàu loài bậc nhất trên hành tinh. Khi cấu trúc rừng thay đổi, các loài thú cỡ vừa sống trên cây (cả toàn thời gian và bán thời gian) phụ thuộc nhiều vào các hệ sinh thái rừng nguyên sinh đặc biệt dễ bị tổn thương. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài thú sống bán thời gian trên cây có thể được quyết định bởi cấu trúc rừng và tác động từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Đặt bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây là một phương pháp nghiên cứu tiềm năng nhằm ước lượng mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của các loài khó bắt gặp và kiếm ăn đêm. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm (1) mô hình hóa ảnh hưởng của cấu trúc rừng và tác động của con người đến tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú cỡ vừa sống toàn thời gian và bán thời gian trên cây, và (2) đánh giá sự khác biệt giữa tần suất xuất hiện và khả năng ghi nhận các loài thú sống bán thời gian trên cây giữa bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở từng vị trí đặt bẫy ảnh thông qua mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây. Chúng tôi thiết lập 20 trạm bẫy ảnh bắt cặp dưới mặt đất và trên cây ở khu vực phía đông của Vườn quốc gia Cát Tiên (thường được biết đến với tên gọi Nam Cát Tiên), Việt Nam từ tháng 06/2019 đến tháng 09/2020. Sử dụng các mô hình xác suất hiện diện đơn mùa (single‐season occupancy modeling), chúng tôi xem xét mức độ ảnh hưởng của cấu trúc rừng và khoảng cách tới đường giao thông đến chín loài thú cỡ vừa sống trên cây. Thông qua mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ (multi‐scale occupancy modeling), chúng tôi ước lượng được mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây của bốn loài thú cỡ vừa sống bán thời gian trên cây. Tất cả các mô hình đều được tối ưu hóa thông qua mô hình phân cấp Bayesian (hierarchical Bayesian modeling) và dùng chỉ số WAIC làm tiêu chí đánh giá mô hình. Chúng tôi ghi nhận được hầu hết các loài thú cỡ vừa sống dưới mặt đất và trên cây được biết ở Nam Cát Tiên, kể cả những loài hiếm gặp và khó ghi nhận. Sự kết nối của tán rừng và các đặc tính khác của rừng nguyên sinh có ảnh hưởng lớn đến khả năng ghi nhận và tần suất xuất hiện của các loài ưu tiên sống trên cây, trong khi đó, các đặc điểm của cây và của nhánh cây trung tâm của vùng chụp bẫy ảnh trên cây ảnh hưởng đến khả năng ghi nhận các loài khác nhau. Mức độ sử dụng sinh cảnh trên cây khác biệt giữa các loài; tuy nhiên, tất cả các loài sống bán thời gian trên cây đều sử dụng sinh cảnh dưới mặt đất nhiều hơn trên cây, cho thấy các loài sẽ chịu sức ép lớn hơn từ các mối đe dọa dưới mặt đất. Chỉ sử dụng một phương pháp ghi nhận loài ước lượng xác suất hiện diện của hầu hết các loài sống bán thời gian trên cây thấp hơn thực tế. Thiết kế thu thập dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp ghi nhận loài khác nhau, kết hợp với mô hình xác suất hiện diện đa tỷ lệ có tiềm năng cải thiện các đánh giá về phân bố và sinh cảnh phù hợp của các loài, từ đó đề xuất các biện pháp quản lý và bảo tồn phù hợp. We conducted a rigorous quantitative empirical study using arboreal camera trapping in southern Vietnam to (1) model the effects of forest structure and anthropogenic disturbance on the detection and occurrence of arboreal and semi‐arboreal mesomammals and (2) evaluate differences in occurrence and detection between paired arboreal and terrestrial camera trap sites for semi‐arboreal mammals. We provide new methods for defining and estimating the degree of arboreality from presence‐absence data for semi‐arboreal species, to evaluate vulnerability to terrestrial‐ and arboreal‐specific threats. We also demonstrate how multi‐method occupancy designs can be used to improve estimates of species distribution and habitat use for guiding management and conservation decisions.</abstract><cop>London</cop><pub>Wiley Subscription Services, Inc</pub><doi>10.1111/acv.12822</doi><tpages>153</tpages><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-9739-1700</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-9394-1800</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-9285-9784</orcidid><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 1367-9430
ispartof Animal conservation, 2023-04, Vol.26 (2), p.140-153
issn 1367-9430
1469-1795
language eng
recordid cdi_proquest_journals_2806349854
source Wiley-Blackwell Read & Publish Collection
subjects anthropogenic disturbance
Anthropogenic factors
arboreal camera trapping
arboreal mammals
Bayesian analysis
Bayesian theory
Cameras
Cryptic species
Detection
Ecosystem disturbance
Forests
Geographical distribution
Habitat selection
Habitat utilization
hierarchical Bayesian
Logging
Mammals
Mathematical models
Methods
Modelling
multi‐scale occupancy
National parks
Occupancy
Probability theory
Rare species
Sampling
Sampling designs
Sampling methods
Small mammals
Song
Terrestrial environments
Traps
tropical conservation
Tropical forests
Vulnerability
title Estimating arboreality and the effects of forest structure on tropical tree‐dwelling mesomammals using arboreal camera traps
url http://sfxeu10.hosted.exlibrisgroup.com/loughborough?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-26T04%3A29%3A53IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-proquest_cross&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=Estimating%20arboreality%20and%20the%20effects%20of%20forest%20structure%20on%20tropical%20tree%E2%80%90dwelling%20mesomammals%20using%20arboreal%20camera%20traps&rft.jtitle=Animal%20conservation&rft.au=Masseloux,%20J.&rft.date=2023-04&rft.volume=26&rft.issue=2&rft.spage=140&rft.epage=153&rft.pages=140-153&rft.issn=1367-9430&rft.eissn=1469-1795&rft_id=info:doi/10.1111/acv.12822&rft_dat=%3Cproquest_cross%3E2806349854%3C/proquest_cross%3E%3Cgrp_id%3Ecdi_FETCH-LOGICAL-c2922-c2e2ce69815e988985ec2e6ca36de2e31c826d6c2a483c4eb74825e14ee53f723%3C/grp_id%3E%3Coa%3E%3C/oa%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&rft_id=info:oai/&rft_pqid=2806349854&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true