Resource partitioning by insectivorous bats in <scp>J</scp>amaica
Notice bibliographique
Résumé
In this investigation, we use variation in wing morphology, echolocation behaviour, patterns of habitat use and molecular diet analysis to demonstrate that six species of sympatric insectivorous bats in Jamaica show significant differences that could explain resource partitioning among the species. High-intensity echolocating species that used shorter, broadband signals and had shorter, broader wings (Pteronotus macleayii, Pteronotus quadridens, Mormoops blainvillii) foraged most in edge habitats, but differed in timing of peak activity. P. macleayii and M. blainvillii differed in diet, but low sample size precluded diet analysis for P. quadridens. High-intensity echolocating species that used longer, more narrowband signals and had longer, narrower wings (Molossus molossus, Tadarida brasiliensis) foraged most in open areas and differed in diet from the other species. Two disparate species were most active in clutter (dense vegetation). Pteronotus parnellii used high-duty-cycle echolocation apparently specialized for detecting fluttering targets in clutter. Macrotus waterhousii used low-intensity, broadband echolocation calls and presumably uses prey-generated sounds when foraging. These two species also differed in diet. Our data show that differences in morphology and echolocation behaviour coincide with differences in habitat use and diet, resulting in minimal overlap in resource use among species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».