Exploring Regional Variation in Roost Selection by Bats: Evidence from a Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Tree diameter, tree height and canopy closure have been described by previous meta-analyses as being important characteristics in roost selection by cavity-roosting bats. However, size and direction of effects for these characteristics varied greatly among studies, also referred to as heterogeneity. Potential sources of heterogeneity have not been investigated in previous meta-analyses, which are explored by correlating additional covariates (moderator variables). We tested whether effect sizes from 34 studies were consistent enough to reject the null hypothesis that trees selected by bats did not significantly differ in their characteristics from randomly selected trees. We also examined whether heterogeneity in tree diameter effect sizes was correlated to moderator variables such as sex, bat species, habitat type, elevation and mean summer temperature. METHODS: We used Hedges' g standardized mean difference as the effect size for the most common characteristics that were encountered in the literature. We estimated heterogeneity indices, potential publication bias, and spatial autocorrelation of our meta-data. We relied upon meta-regression and multi-model inference approaches to evaluate the effects of moderator variables on heterogeneity in tree diameter effect sizes. RESULTS: Tree diameter, tree height, snag density, elevation, and canopy closure were significant characteristics of roost selection by cavity-roosting bats. Size and direction of effects varied greatly among studies with respect to distance to water, tree density, slope, and bark remaining on trunks. Inclusion of mean summer temperature and sex in meta-regressions further explained heterogeneity in tree diameter effect sizes. CONCLUSIONS: Regional differences in roost selection for tree diameter were related to mean summer temperature. Large diameter trees play a central role in roost selection by bats, especially in colder regions, where they are likely to provide a warm and stable microclimate for reproductive females. Records of summer temperature fluctuations inside and outside tree cavities that are used by bats should be included in future research.
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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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».