Pre-Construction Bat Activity At Four Wind Energy Sites in Northeastern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
We monitored pre-construction bat acoustic activity from 2007 to 2010 at 4 wind energy sites in northeastern British Columbia to determine nightly and seasonal activity patterns, relative detection rates of different species groups, and the implications for potential fatalities at northern wind facilities. Mean activity rates (August to September) ranged from 2.4 to 79.4 passes per detector-night at the 4 study areas. Activity differed between years for 3 study areas with multi-year data. Nightly variation in activity was pronounced, with wind speed and temperature recorded at meteorological towers explaining 47 to 61% of the variation in nightly activity. Detections were predominantly (60 to 96%) of Myotis bats. Only 1 to 18% of passes recorded at study areas were low-frequency bats (Big Brown Bat, Eptesicus fuscus; Silver-haired Bat, Lasionycteris noctivagans; Hoary Bat, Lasiurus cinereus), with L. cinereus accounting for <1% of the low-frequency passes. No Eastern Red Bats (Lasiurus borealis) were detected. Seasonal activity of low-frequency bats showed no evidence of an influx of spring migrants, but single-night activity spikes in late August and early September were suggestive of autumn migration. Activity of Myotis bats was highest in August and early September, a pattern consistent with resident populations. Results suggest that Myotis species may form a larger proportion of fatalities at northern wind energy facilities than at sites in more temperate regions.
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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 | 0,001 | 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 ».