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Enregistrement W2137136655 · doi:10.1139/z2012-093

Variation in catchment areas of Indiana bat (<i>Myotis sodalis</i>) hibernacula inferred from stable hydrogen (δ<sup>2</sup>H) isotope analysis

2012· article· en· W2137136655 sur OpenAlexaffvenue
Eric R. Britzke, Susan C. Loeb, C.S. Romanek, Keith A. Hobson, Maarten J. Vonhof

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésRange (aeronautics)EcologyBiologyHabitatHydrogen isotopeDrainage basinPopulationLatitudeZoologyGeographyIsotope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding seasonal movements of bats is important for effective conservation efforts. Although female Indiana bats ( Myotis sodalis Miller and Allen, 1928) have been documented to migrate >500 km, knowledge of their migratory patterns is still extremely limited. We used the relationship between latitude and stable hydrogen isotope ratio in bat hair (δ2Hhair) to estimate the north–south extent of the summer range (catchment area) of bats hibernating in 14 Indiana bat hibernacula in eight states throughout its range. Range of δ2Hhair values varied substantially among hibernacula, suggesting large differences among sites in the north–south distance travelled by bats between summer and winter habitats. In particular, hibernacula in the southern portion of the range had greater catchment areas than those in the central and northern portions of the range. Variability in movement distances among sites was not associated with the number of hair samples analyzed or colony size. Significant year-to-year variation (2007–2008 to 2008–2009) in the distribution of δ2Hhair for two sites in Tennessee was observed. Currently, hibernacula considered important for species conservation are largely determined by population size, but our results suggest that migratory diversity should also be considered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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