Eating local: influences of habitat on the diet of little brown bats (Myotis lucifugus)
Notice bibliographique
Résumé
We employ molecular methods to profile the diet of the little brown bat, Myotis lucifugus, and describe spatial and temporal changes in diet over their maternity season. We identified 61 prey species of insects and 5 species of arachnid. The largest proportion of prey (∼32%) were identified as species of the mass-emerging Ephemeroptera (mayfly) genus Caenis. Bats roosting in agricultural settings had lower dietary richness than those occupying a roost located on a forest fragment in a conservation area. We detected temporal fluctuations in diet over the maternity season. Dipteran (fly) species dominated the diet early in the season, replaced later by species of mayfly. Because our methodology provides species-level identification of prey, we were able to isolate environmental indicator species in the diet and draw conclusions about the location and type of their foraging habitat and the health of these aquatic systems. The species detected suggested that the bats use variable habitats; members of one agricultural roost foraged on insects originating in rivers or streams while those in another agricultural roost and the forest roost fed on insects from pond or lake environments. All source water for prey was of fair to good quality, though no species detected are intolerant of pollution thus the habitat cannot be classified as pristine. Our study outlines a model system to investigate the abiotic and biotic interactions between habitat factors through this simple food chain to the top predator.
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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 | 0,000 | 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 ».