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Enregistrement W2138995676 · doi:10.1898/13-02.1

Roost-Site Selection and Movements of Little Brown Myotis (<i>Myotis lucifugus</i>) in Southwestern Yukon

2014· article· en· W2138995676 sur OpenAlexafffundabout
Lea A. Randall, Thomas S. Jung, Robert M. R. Barclay

Notice bibliographique

RevueNorthwestern Naturalist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensYukon Department of EnvironmentUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorthwestern UniversityArctic Institute of North America
Mots-clésMyotis lucifugusForagingSnagEcologyBorealGeographyTaigaHome rangeHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diurnal roost sites are a critical resource for bats. Despite their importance, we know little about the roosting habits of Little Brown Myotis (Myotis lucifugus) in the boreal forest of northwestern Canada and Alaska. To locate diurnal roost sites and determine minimum distances to foraging areas, we radio-tagged 10 Little Brown Myotis (7 adult females, 3 adult males) in the boreal forest of southwestern Yukon, Canada. All of the females roosted in a single building, with 1 using a bat house for 2 nights. In contrast, the males used a variety of roost sites, including buildings, rock cliffs, and trees, and switched roosts periodically. We observed sex-biased movements, with adult males traveling a significantly shorter distance between their diurnal roost sites and a key foraging area than adult females. Males tended to roost near a key foraging area, whereas radio-tagged females flew >5 km from their diurnal roosts to forage. Our data are some of the first obtained via radio-telemetry for Little Brown Myotis in the boreal forest and confirm that the roosting behavior of the sexes is different. That all of the radio-tagged females primarily used 1 roost site in town and flew relatively far to a key foraging area suggests that these critical resources may be somewhat limiting in our study area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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