The depth of edge influence among insectivorous bats at forest–field interfaces
Notice bibliographique
Résumé
Species-specific variations in wing morphology and echolocation call characteristics often define which of three structural habitat types (open, cluttered, and edge) different bat species most frequently and efficiently use for foraging. Although edges are recognized as important habitats for commuting and foraging bats, no study to date has examined the depth of edge influence (DEI), the extent of quantitative changes in activity with distance from an edge, for any bat species. We focused our study on five species: northern long-eared bat, Myotis septentrionalis (Trouessart, 1897); hoary bat, Lasiurus cinereus (Beauvois, 1796); little brown bat, Myotis lucifugus (LeConte, 1831); silver-haired bat, Lasionycteris noctivagans (LeConte, 1831); big brown bat, Eptesicus fuscus (Beauvois, 1796). We predicted DEI would vary with species-specific differences in wing morphology and echolocation call characteristics. From June to August in 2010 and 2011, we passively recorded echolocation calls three to four times per month at eight sites in eastern Ontario, Canada. We found that species’ activity was highest at the edge, regardless of wing morphology and echolocation call characteristics. The DEI for all species was approximately 40 m into both forests and fields. Understanding the effects of DEI on bats will enable more effective acoustic monitoring in future studies and may provide crucial information for management decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».