Variability in numbers of long‐tailed bats <i>(Chalinolobus tuberculatus)</i> roosting in Grand Canyon Cave, New Zealand: Implications for monitoring population trends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Counts of roosting bats undertaken within caves are used frequently as indicators of population size, long‐term indices of population trends, and as measures of response to management. Numbers of New Zealand long‐tailed bats (Chalinolobus tuberculatus Forster 1844) using Grand Canyon Cave were monitored over 8 years. Grand Canyon Cave is a focal point for one of the largest known populations. Its has been used by long‐tailed bats consistently for >40 years. The aims of this study were to examine the utility of cave‐roost counts for long‐term monitoring of population trends in this threatened species, and to establish a baseline for future monitoring. Two population indices, number of bats counted roosting inside the cave during the day and net number emerging at dusk, were not significantly different. Monthly and daily counts were characterised by high variability. Indices varied significantly through the year but not between years. Distribution of bats within the cave was not random. Bats avoided roosting within 30 m of each entrance and larger groups were always concentrated along two 50 m stretches of cave ceiling. Large groups occurred when cave temperatures ranged from 10–13°C, suggesting an optimum temperature range. Maximum counts of 250 (day roosting) and 358 (night roosting) bats confirm that Grand Canyon Cave is significant as a site for C. tuberculatus . Counts can be used as a baseline against which to judge future trends in the population of C. tuberculatus at Grand Canyon Cave and contribute to national monitoring of bat populations. Effects of variation can be overcome with standardisation of repeat counts, adopting a sampling frequency that provides sufficient power to detect changes, and use of statistical models that separate sampling effects from variance in bat activity. Recommendations for future monitoring are made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».