Spatiotemporal variation in activity of bat species differing in hunting tactics: effects of weather, moonlight, food abundance, and structural clutter
Notice bibliographique
Résumé
Different foraging tactics in related animal taxa may be expected to cause species-specific differences in sensitivity to temporal and spatial variations of resources. To test this, we studied spatiotemporal dynamics of flight and foraging activity in seven insectivorous bat species in northern Poland using broadband ultrasound detection, recording of weather conditions, insect abundance, moon phase, and cover of floating vegetation. The seven species studied comprised six (genera Eptesicus Rafinesque, 1820, Pipistrellus Kaup, 1829, and Nyctalus Bowdich, 1825) that were classified as aerial hawkers and one ( Myotis daubentonii (Kuhl, 1817)) that was classified as a water-surface forager. Stepwise forward multiple regression models indicated that the prominent limiting factors for aerial hawkers were biomass of potential prey and air temperature. Analysis of the activity of the water-surface forager revealed no effect of food abundance or air temperature, but activity was negatively affected by floating vegetation (which masks echoes of prey items), fog (which absorbs echolocation calls), and moonlight (possible increased predation risk). Hence, trophic resources appear to have no significance as a limiting factor for species using microhabitats with unusually high prey abundance (e.g., water surface). Activities of such species, however, may be more affected by temporally changing detectibility of food items and vulnerability to predation pressure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».