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Enregistrement W2333021354 · doi:10.1139/cjz-2012-0248

Habitat associations of Rafinesque’s big-eared bats (<i>Corynorhinus rafinesquii</i>) and their lepidopteran prey in bottomland hardwood forests

2013· article· en· W2333021354 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph S. Johnson, Michael J. Lacki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Society of MammalogistsUniversity of Kentucky
Mots-clésDeciduousHabitatForagingEcologyPredationAbundance (ecology)BiologyNocturnalWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective conservation of forest bats requires knowledge of daytime and nocturnal habitat use. Although many bat species use different habitats during the daytime and nighttime hours, these data are rarely collected simultaneously. We radio-tagged 48 adult Rafinesque’s big-eared bats (Corynorhinus rafinesquii (Lesson, 1827)) in a bottomland hardwood forest in Kentucky from 2009 to 2011. We tracked bats to 64 day roosts over 549 bat-days and found bats roosted almost exclusively in trees located in forested wetlands (n = 59; 92%), and that reproductive females established their home ranges closest to these habitats (P < 0.0001). Although few (n = 4; 6%) roosts were located in deciduous forests on drier soils, these forests were important foraging habitats for pregnant females, which foraged closest to these habitats within their home ranges (P = 0.04). Abundance of Lepidoptera differed among habitats (P = 0.03), with higher abundance in deciduous forests and along forest–field edges. Deciduous forests were the only habitat preferentially selected by any lepidopteran family (Notodontidae), and the only habitat not avoided by any family. These data confirm the importance of forested wetlands to the ecology of Rafinesque’s big-eared bat and demonstrate the benefit of proximally located deciduous forests that provide habitat for their moth prey.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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