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Enregistrement W2316473469 · doi:10.1139/z11-053

Pallid bat (<i>Antrozous pallidus</i>) foraging over native and vineyard habitats in British Columbia, Canada

2011· article· en· W2316473469 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniela A. Rambaldini, R. Mark Brigham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaAboriginal Affairs Northern Dev Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingPredationHabitatBiologyEcologyThreatened speciesForageAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal foraging theory predicts organisms will forage in habitats providing the most profitable prey. Human alterations to ecosystems may affect predators’ foraging activity by changing landscape features, prey types, and prey availability. Assessing the selection of foraging habitats in a heterogeneous landscape can provide data to improve land management and conservation policies. In Canada, the pallid bat ( Antrozous pallidus (LeConte, 1856); Vespertilionidae) is listed as threatened partly because of loss or modification of shrub–steppe habitat. Our purpose was to determine if vineyards provide a suitable surrogate for foraging habitat relative to native habitat. We used pitfall traps to compare prey abundance in each habitat and analyzed faeces to assess diet composition. Over 24 nights, we surveyed both habitats for foraging bats. Bats foraged over vineyards, but we recorded significantly more foraging activity over native habitat. We collected over 2000 arthropods in pitfall traps and found significantly more in native habitat compared with vineyards. Species eaten by pallid bats were present in both habitats. Scarab beetles (Coleoptera: Scarabidae) and Jerusalem crickets (Orthopthera: Stenopelmatidae) represented the principal prey. The use of vineyards by pallid bats for foraging suggests that while they are adapting to a changing landscape, reduced prey abundance in vineyards may negatively affect them over the long term.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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