Local and Landscape Factors Determining Occurrence of Phyllostomid Bats in Tropical Secondary Forests
Notice bibliographique
Résumé
Neotropical forests are being increasingly replaced by a mosaic of patches of different successional stages, agricultural fields and pasture lands. Consequently, the identification of factors shaping the performance of taxa in anthropogenic landscapes is gaining importance, especially for taxa playing critical roles in ecosystem functioning. As phyllostomid bats provide important ecological services through seed dispersal, pollination and control of animal populations, in this study we assessed the relationships between phyllostomid occurrence and the variation in local and landscape level habitat attributes caused by disturbance. We mist-netted phyllostomids in 12 sites representing 4 successional stages of a tropical dry forest (initial, early, intermediate and late). We also quantitatively characterized the habitat attributes at the local (vegetation structure complexity) and the landscape level (forest cover, area and diversity of patches). Two focal scales were considered for landscape characterization: 500 and 1000 m. During 142 sampling nights, we captured 606 individuals representing 15 species and 4 broad guilds. Variation in phyllostomid assemblages, ensembles and populations was associated with variation in local and landscape habitat attributes, and this association was scale-dependent. Specifically, we found a marked guild-specific response, where the abundance of nectarivores tended to be negatively associated with the mean area of dry forest patches, while the abundance of frugivores was positively associated with the percentage of riparian forest. These results are explained by the prevalence of chiropterophilic species in the dry forest and of chiropterochorous species in the riparian forest. Our results indicate that different vegetation classes, as well as a multi-spatial scale approach must be considered for evaluating bat response to variation in landscape attributes. Moreover, for the long-term conservation of phyllostomids in anthropogenic landscapes, we must realize that the management of the habitat at the landscape level is as important as the conservation of particular forest fragments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».