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Enregistrement W2139027496 · doi:10.1890/080187

Could localized warm areas inside cold caves reduce mortality of hibernating bats affected by white‐nose syndrome?

2009· review· en· W2139027496 sur OpenAlexaff
Justin G. Boyles, Craig K. R. Willis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2009
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHibernation (computing)BiologyPopulationEcologyZoologyTorporWhite (mutation)ThermoregulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White‐nose syndrome (WNS) is a mysterious condition affecting populations of hibernating bats in the northeastern US. Little is known about its physiological effects on bats and no intervention has so far been proposed to slow associated mortality. We use an individual‐based population model to examine how disruption of normal hibernation or pre‐hibernation physiology could lead to the pattern of mortality that has been observed. We present evidence that artificial warming of localized areas within hibernacula could increase survival of WNS‐affected bats during winter by lessening the energetic costs of periodic arousals. The model suggests that localized thermal refugia of 28°C could improve survival by up to 75%, depending on how WNS acts to disrupt energy balance. This approach has yet to be tested, but it could serve as a stopgap measure to slow population declines until a solution is found, or to preserve remnant bat populations if WNS becomes ubiquitous throughout the ranges of affected species.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations111
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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