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Enregistrement W2334005905 · doi:10.1139/cjz-2012-0282

The depth of edge influence among insectivorous bats at forest–field interfaces

2013· article· en· W2334005905 sur OpenAlexafffundvenueabout
Meredith K. Jantzen, M. Brock Fenton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésHuman echolocationEptesicus fuscusInsectivoreMyotis lucifugusForagingBiologyEcologyHabitatZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,986

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
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 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

Citations73
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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