Activity and diet of bats in conventional versus organic apple orchards in southern Michigan
Notice bibliographique
Résumé
Organic farming practices have been suggested as a conservation strategy that can provide productive foraging sites for insectivorous bats in agricultural areas. We tested the hypothesis that the number and diversity of insects captured and the resulting activity and diet of bats would differ between organic and conventional apple orchards. During the summer of 2009 and 2010, we captured 131 Big Brown Bats (Eptesicus fuscus) and five Eastern Red Bats (Lasiurus borealis) by mist netting in four organic and four conventional orchards in Michigan. Acoustic monitoring revealed that most calls (59%) were produced by Big Brown Bats, followed by Hoary Bats (L. cinereus), Eastern Red Bats, and unidentified species of Myotis. Most insects (96%) captured in light traps were Coleoptera, Diptera, Hemiptera, Lepidoptera, and Trichoptera; fecal analysis indicated that Coleoptera dominated the diet of Big Brown Bats (79% by volume), followed by Diptera (14%). There were no significant differences between organic and conventional orchards in number of insects captured with light traps, bats captured with mist nets, acoustic recordings of bats, or proportion of Coleoptera and Diptera consumed by the bats. However, the taxonomic composition of captured insects and acoustic recordings was not homogenous among orchards in either group, suggesting that factors other than farming practices were more important in determining which insects and bats were found in the small orchards typical of southern Michigan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».