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Enregistrement W2165805757 · doi:10.1644/05-mamm-a-118r1.1

ROOST SELECTION BY FOREST-LIVING FEMALE BIG BROWN BATS (EPTESICUS FUSCUS)

2006· article· en· W2165805757 sur OpenAlexafffund
Craig K. R. Willis, Christine M. Voss, R. Mark Brigham

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAmerican Society of MammalogistsUniversity of Regina
Mots-clésEptesicus fuscusEcologyBiologySelection (genetic algorithm)GeographyHuman echolocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies of forest-dwelling bats have identified physical features of trees and forests that correlate with the presence of bats by comparing roost sites to paired, randomly selected sites. This method may be limited if the absence of bats from random sites cannot be confirmed. Our purpose was to address roosting ecology of female big brown bats (Eptesicus fuscus) using a different approach. We quantified relative use of trees with 3 different types of cavity openings (long crevices, multiple holes, or single holes) and compared the relative use of these potential roosts to the availability of each roost type in the study area. Bats used trees with multiple holes and crevices significantly more often than expected based on their availability and trees with single holes less often than expected. Crevice roosts had significantly larger cavities than did single holes and roosting-group size was positively correlated with cavity volume. No relationship was found between cavity volume and tree height or stem diameter of roost trees, 2 variables that have been reported to correlate with roost selection in other studies of forest bats. Examination of our data suggests that the volume of roost cavities may be an important selection criterion for colonial, forest-living bats and that standard interpretations of the roost versus random-tree approach may not accurately identify patterns of roost selection in some systems.

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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations70
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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